结合上面的几个答案，我提出了以下与reduce一起工作的方法，并且不假设你在reduce函数中有L可用:

from operator import truediv

L = [15, 18, 2, 36, 12, 78, 5, 6, 9]

def sum_and_count(x, y):
    try:
        return (x[0] + y, x[1] + 1)
    except TypeError:
        return (x + y, 2)

truediv(*reduce(sum_and_count, L))

# prints 
20.11111111111111

对于Python 3.8+，使用统计信息。浮点数稳定性的平均值。(快)。

对于Python 3.4+，使用统计信息。平均数值稳定性与浮子。(慢)。

xs = [15, 18, 2, 36, 12, 78, 5, 6, 9]

import statistics
statistics.mean(xs)  # = 20.11111111111111

对于较旧版本的Python 3，请使用

sum(xs) / len(xs)

对于Python 2，将len转换为浮点数以获得浮点除法:

sum(xs) / float(len(xs))

两者都可以在一个整数或至少10个十进制值上给出接近的值。但如果你真的考虑长浮动值，这两者可能是不同的。方法可以根据你想要达到的目标而有所不同。

>>> l = [15, 18, 2, 36, 12, 78, 5, 6, 9]
>>> print reduce(lambda x, y: x + y, l) / len(l)
20
>>> sum(l)/len(l)
20

浮动值

>>> print reduce(lambda x, y: x + y, l) / float(len(l))
20.1111111111
>>> print sum(l)/float(len(l))
20.1111111111

@Andrew Clark的说法是正确的。

或者使用熊猫系列。意思是方法:

pd.Series(sequence).mean()

演示:

>>> import pandas as pd
>>> l = [15, 18, 2, 36, 12, 78, 5, 6, 9]
>>> pd.Series(l).mean()
20.11111111111111
>>> 

从文档中可以看出:

系列。意思是(axis= no, skipna= no, level= no, numic_only = no, kwargs

这里是这个的文档:

https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.Series.mean.html

整个文档:

https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/10min.html

你可以为平均值，使用率做一个函数:

average(21,343,2983) # You can pass as many arguments as you want.

代码如下:

def average(*args):
    total = 0
    for num in args:
        total+=num
    return total/len(args)

*args允许任意数量的答案。

我想补充另一种方法

import itertools,operator
list(itertools.accumulate(l,operator.add)).pop(-1) / len(l)