你问题的正确答案是用统计学。但是为了好玩，这里有一个不使用len()函数的mean版本，所以它(像statistics.mean一样)可以用于不支持len()的生成器:

from functools import reduce
from operator import truediv
def ave(seq):
    return truediv(*reduce(lambda a, b: (a[0] + b[1], b[0]), 
                           enumerate(seq, start=1), 
                           (0, 0)))

我不知道标准库中的任何东西。然而，你可以使用这样的东西:

def mean(numbers):
    return float(sum(numbers)) / max(len(numbers), 1)

>>> mean([1,2,3,4])
2.5
>>> mean([])
0.0

在numpy中，有numpy.mean()。

使用scipy:

import scipy;
a=[1,2,4];
print(scipy.mean(a));

你问题的正确答案是用统计学。但是为了好玩，这里有一个不使用len()函数的mean版本，所以它(像statistics.mean一样)可以用于不支持len()的生成器:

from functools import reduce
from operator import truediv
def ave(seq):
    return truediv(*reduce(lambda a, b: (a[0] + b[1], b[0]), 
                           enumerate(seq, start=1), 
                           (0, 0)))

NumPy有一个NumPy。这是算术平均数。用法如下:

>>> import numpy
>>> a = [1, 2, 4]
>>> numpy.mean(a)
2.3333333333333335

而不是铸造浮动，你可以做以下

def mean(nums):
    return sum(nums, 0.0) / len(nums)

或者使用

mean = lambda nums: sum(nums, 0.0) / len(nums)

更新:2019-12-15

Python 3.8在统计模块中添加了函数fmean。它更快，总是返回浮点数。

将数据转换为浮点数并计算算术平均值。 这比mean()函数运行得快，并且它总是返回一个 自由浮动。数据可以是序列或可迭代对象。如果输入数据集为 empty则引发StatisticsError。 Fmean ([3.5, 4.0, 5.25]) 4.25 3.8新版功能。