如何用python函数求平均数

如何用Python函数求平均数

使用Python函数求平均数的方法有很多种、常用的方法是利用内置函数sum()和len()、可以通过自定义函数来实现平均数的计算。下面将详细介绍一种使用sum()和len()函数的方法。

一、定义求平均数的函数

Python中定义函数非常简单，只需要使用def关键字即可。首先，我们来定义一个求平均数的函数。这个函数将接受一个列表作为参数，并返回列表中所有元素的平均值。

def calculate_average(numbers):
    if not numbers:
        return 0
    total_sum = sum(numbers)
    count = len(numbers)
    average = total_sum / count
    return average

在这个函数中，首先检查传入的列表是否为空。如果列表为空，则返回0。接下来，使用sum()函数计算列表中所有元素的总和，使用len()函数计算列表中元素的个数，最后计算平均值并返回。

二、使用内置函数求平均数

Python标准库中没有直接用于计算平均数的函数，但我们可以使用statistics模块中的mean函数来计算平均数。

import statistics
def calculate_average_with_statistics(numbers):
    if not numbers:
        return 0
    return statistics.mean(numbers)

在这个函数中，我们首先导入statistics模块，然后使用mean函数来计算平均数。如果列表为空，则返回0。

三、使用numpy库求平均数

numpy是Python中一个非常强大的数值计算库，它提供了很多用于处理数组的函数。我们可以使用numpy库中的mean函数来计算平均数。

import numpy as np
def calculate_average_with_numpy(numbers):
    if not numbers:
        return 0
    return np.mean(numbers)

在这个函数中，我们首先导入numpy库，然后使用mean函数来计算平均数。如果列表为空，则返回0。

四、比较不同方法的性能

在实际应用中，我们可能会关心不同方法的性能。下面我们来比较一下这几种方法的性能。

import time
import statistics
import numpy as np
numbers = list(range(1, 1000001))
使用sum()和len()
start_time = time.time()
calculate_average(numbers)
print("sum() and len() took:", time.time() - start_time)
使用statistics.mean()
start_time = time.time()
statistics.mean(numbers)
print("statistics.mean() took:", time.time() - start_time)
使用numpy.mean()
start_time = time.time()
np.mean(numbers)
print("numpy.mean() took:", time.time() - start_time)

在这个例子中，我们创建了一个包含1到1000000之间所有整数的列表，然后分别使用这几种方法来计算平均数，并记录每种方法的执行时间。

通过比较，我们可以发现，numpy库的性能是最好的，其次是使用sum()和len()的自定义函数，最后是statistics模块中的mean函数。

五、处理异常和边界情况

在实际应用中，传入的列表可能包含一些异常值或边界情况。比如，列表中可能包含非数值类型的元素，或者列表为空。我们需要在函数中处理这些情况，以保证函数的健壮性。

def calculate_average_safe(numbers):
    if not numbers:
        return 0
    filtered_numbers = [num for num in numbers if isinstance(num, (int, float))]
    if not filtered_numbers:
        return 0
    return sum(filtered_numbers) / len(filtered_numbers)

在这个函数中，我们首先检查列表是否为空。如果列表为空，则返回0。接下来，使用列表推导式过滤掉非数值类型的元素。如果过滤后的列表为空，则返回0。最后，计算过滤后列表的平均数并返回。

六、扩展：计算加权平均数

在某些情况下，我们可能需要计算加权平均数。加权平均数是考虑了每个元素的重要性（权重）的平均数。我们可以通过自定义函数来实现加权平均数的计算。

def calculate_weighted_average(numbers, weights):
    if not numbers or not weights or len(numbers) != len(weights):
        return 0
    total_weight = sum(weights)
    weighted_sum = sum(num * weight for num, weight in zip(numbers, weights))
    return weighted_sum / total_weight

在这个函数中，我们首先检查列表和权重列表是否为空，以及它们的长度是否相等。如果不满足这些条件，则返回0。接下来，计算权重的总和和加权总和，最后计算加权平均数并返回。