Python — один из самых популярных языков программирования для статистики и разработки ИИ. Поэтому неудивительно, что в Python уже есть множество методов и модулей, значительно упрощающих обработку данных. Представляем метод среднего значения Python, который можно использовать для нахождения среднего значения нескольких чисел.
Python означает с первого взгляда: что делает метод и как?
Синтаксис и функциональность
Как работает метод среднего, очень легко объяснить: он берет набор чисел и возвращает вам их среднее значение. Числа должны быть в списке, который передается как один аргумент. Могут использоваться как целые числа, так и числа с плавающей запятой. Результат вычисления всегда выводится в виде числа с плавающей запятой. Мы иллюстрируем синтаксис и работу этого метода в примере ниже.
import numpy as np x = np.mean([1, 3, 2]) zahlen = [1, 1.3, 4, 2.1, 1.0] y = np.mean(zahlen) print(x) # Ausgabe: 2.0 print(y) # Ausgabe: 1.8800000000000001
Как видно из примера выше, метод работает именно так, как описано — он получает список чисел и возвращает их среднее значение. Этот результат всегда выводится как число с плавающей запятой, как видно из примера. Среднее значение этих чисел равно 2, но оно по-прежнему отображается как «2,0». Этот пример также показывает, что вы можете передать список либо напрямую, либо в виде уже созданной переменной.np.mean([1, 3, 2])
В этом примере можно увидеть две другие важные детали метода Python mean. Первый относится к точности чисел с плавающей запятой, а второй — к модулю numpy.
Представление чисел с плавающей запятой
Если сделать второй расчет из примера выше самостоятельно, то в результате получится ровно 1,88. Однако программа не отображает то же самое. Это связано с представлением чисел с плавающей запятой в двоичной системе счисления, на которой основаны все современные калькуляторы. Как и в обычной десятичной системе, есть некоторые дробные числа, которые не могут быть точно представлены в двоичной системе. Одним из таких примеров из десятичной системы является число 0,3333…. Вы всегда можете добавить еще 3, но вы никогда не получите ровно треть.
Хотя эта проблема неизбежна, точность чисел с плавающей запятой достаточно высока, и в подавляющем большинстве случаев это не будет иметь большого значения. Однако вы должны знать о проблемах точности с числами с плавающей запятой при работе с ними.
Модуль numpy
Как видно из примера выше, метод mean не является частью стандартной библиотеки Python. Чтобы использовать этот метод, он должен быть импортирован из внешнего модуля, например. Б. numpyили statistics. Вам может понадобиться установить эти модули, но как только это будет сделано, вы сможете легко включить их в свою программу. Для этого вам просто нужно добавить строку кода в начало вашей программы import numpy. В качестве альтернативы, если вы хотите ссылаться на модуль под другим именем в будущем, вы можете указать, где находится желаемое имя.import numpy as xx
Альтернативы Python означают
Как уже упоминалось, средний метод принадлежит не стандартной библиотеке Python, а внешним модулям, таким как numpy, которые вам необходимо импортировать. Однако если это невозможно или нежелательно, можно реализовать метод среднего самостоятельно. Все, что вам нужно сделать, это написать несколько строк кода:
def mean(zahlen): return sum(zahlen)/len(zahlen)
Методы, используемые в этой реализации sum, lenвстроены в стандартную библиотеку Python, поэтому их можно вызывать без импорта. Как видно из следующего примера, эта реализация работает точно так же, как meanи в numpy.
def mean(zahlen): return sum(zahlen)/len(zahlen) x = mean([1, 3, 2]) zahlen = [1, 1.3, 4, 2.1, 1.0] y = mean(zahlen) print(x) # Ausgabe: 2.0 print(y) # Ausgabe: 1.8800000000000001
Примеры использования средних значений Python
Наконец, давайте покажем вам несколько примеров того, как можно использовать метод среднего. В следующей программе пользователю неоднократно предлагается ввести число. Это число преобразуется из строки в целое число и добавляется в список. Среднее значение элементов в этом списке затем постоянно обновляется и выводится с каждой новой записью.
import numpy as np liste = [] while(True): liste.append(int(input('Zahl zur Liste hinzufügen: '))) print(np.mean(liste))
В следующем примере есть три человека, каждый из которых имеет координаты x, y и z. Метод среднего используется для расчета и возврата средней точки трех человек.
import numpy as np person1 = [1.5, 6.0, 4.2] person2 = [10.0, 9.0, 7.7] person3 = [15.5, 0.0, -5.0] personen = [person1, person2, person3] durchschnittsposition = [] i = 0 while(i < len(person1)): temp = [] for x in personen: temp.append(x[i]) durchschnittsposition.append(np.mean(temp)) i = i + 1 print(durchschnittsposition) # Ausgabe: [9.0, 5.0, 2.3000000000000003]
