Python에서 목록의 평균을 효율적으로 계산하려면 어떻게 해야 합니까?

Python에서 목록의 평균 계산

통계 분석을 위해서는 목록의 산술 평균 또는 평균을 구하는 것이 필수적입니다. Python에서는 이 작업에 여러 가지 방법을 사용할 수 있습니다. 다음은 각 방법에 대한 자세한 탐색입니다.

• Python >= 3.8: Statistics.fmean

  통계 모듈은 부동 소수점을 사용하여 수치적 안정성을 제공합니다. 정확한 결과를 보장합니다. Python 3.8 이상에서 선호되는 방법입니다.

  import statistics
  xs = [15, 18, 2, 36, 12, 78, 5, 6, 9]
  statistics.fmean(xs)  # = 20.11111111111111

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• Python >= 3.4: Statistics.mean

  계속 숫자를 제공하지만 부동 소수점의 안정성, Statistics.mean은 fmean보다 느립니다. Python 3.4 이상에서는 여전히 실행 가능한 옵션입니다.

  import statistics
  xs = [15, 18, 2, 36, 12, 78, 5, 6, 9]
  statistics.mean(xs)  # = 20.11111111111111

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• 이전 Python 3 버전: sum(xs) / len(xs)

  이 방법은 요소의 합을 목록 길이로 나눈 값을 사용하여 평균을 계산합니다. 그러나 부동 소수점을 사용하면 수치적 불안정성이 발생할 수 있습니다.

  xs = [15, 18, 2, 36, 12, 78, 5, 6, 9]
  sum(xs) / len(xs)  # = 20.11111111111111

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• Python 2:

  Python 2의 경우 len을 변환해야 합니다. 부동 소수점 나누기를 얻고 정수를 방지하기 위해 부동 소수점으로 나누기:

  xs = [15, 18, 2, 36, 12, 78, 5, 6, 9]
  sum(xs) / float(len(xs))  # = 20.11111111111111

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Python 버전에 따라 적절한 방법을 선택하면 Python에서 목록의 정확한 평균을 효율적으로 계산할 수 있습니다.

위 내용은 Python에서 목록의 평균을 효율적으로 계산하려면 어떻게 해야 합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!