首先我们先来了解一下计算平均数的IPO模式.
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输入：待输入计算平均数的数。
处理：平均数算法
输出：平均数
明白了程序的IPO模式之后，我们打开本地的python的IDE
工具，并新建一个python文件，命名为test6.py.
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打开test6.py,进行编码，第一步，提示用户输入要计算多少个数的平均数。
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第二步，初始化sum总和的值。注意，这是编码的好习惯，在定义一个变量的时候，给一个初始值。
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第三步，循环输入要计算平均数的数，并计算总和sum的值。
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最后，计算出平均数，并输出，利用“总和/数量”的公式计算出平均数。
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编码完成后，记得保存，然后进行调试运行。按F5键或者点击菜单栏中的“run”-》“run model”来运行程序。
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用python求一个数的平房可以按照如下的步骤：
1、利用input()函数获取一个数字a
a=input("请输入数字：")
2、利用运算符"**"获取变量a的二次幂运算
b=a**2
3、将获取到的结果利用print()函数打印到屏幕上即可。
print("a**2=",b)
运行结果：
enumerate(x,y)函数是把元组tuple、字符串str、列表list里面的元素遍历和索引组合，其用法与range()函数很相似，
下面示例enumerate(x,y)用法以及range(x)相似的用法，但是，enumerate(x,y)函数在遍历excel等时，可以实现与人视觉了解到的认识更好的理解。
enumerate(x，y)中参数y可以省略，省略时，默认从0开始，
如示例一：
list_words=["this","is","blog","of","white","mouse"]
for idx,word in enumerate(list_words):
print(idx,word)
打印结果：
使用range()函数遍历实现：
list_words=["this","is","blog","of","white","mouse"]
for i in range(len(list_words)):
print(i,list_words[i])
打印结果：
自定义开始索引号：
示例二：
list_words=["this","is","blog","of","white","mouse"]
for idx,word in enumerate(list_words[1:],2):#也可以写成for idx,word in enumerate(list_words,start=2):
print(idx,word)
打印结果：
从上面示例中可以看出，enumerate(x,y)中x是需要遍历的元组tuple、字符串str、列表list，可以和切片组合使用，
y是自定义开始的索引号，根据自己的需要设置开始索引号。
# coding = GBK
a =[1,2,3,4,5]
sum=0
b = len(a)
print("这个数组的长度为：",b)
for i in a:
sum =sum +i
print("这个数组之和为：",sum)
print("这个数组平均数为",sum/b)
或
import sys
sum = 0
cnt = 0
f = open('1.txt', 'r')
files = f.readline()
while (files ):
sum = sum + float(files .split(",")[0])
cnt = cnt + 1
files = f.readline()
print(sum / cnt)
f.close()
或者。
#!/usr/bin/env pythonimport timeimport numpy as np
dd = np.random.randint(0, 20, size=(2*1000*1000))t_start = time.clock()avg_sum1 =
0.0BlockOffset = 0 while BlockOffset len(dd):
if dd[BlockOffset + 1] = 10:
avg_sum1 += dd[BlockOffset + 1] * 0.1
else:
avg_sum1 += dd[BlockOffset + 0] * 0.01
BlockOffset += 2print('Avg: ' + str(avg_sum1 / len(dd) / 2)) print('Exe time: ' +
str(time.clock() - t_start))
扩展资料：
python 实现求和、计数、最大最小值、平均值、中位数、标准偏差、百分比。
import sys
class Stats:
def __init__(self, sequence):
# sequence of numbers we will process
# convert all items to floats for numerical processing
self.sequence = [float(item) for item in sequence]
def sum(self):
if len(self.sequence) 1:
return None
else:
return sum(self.sequence)
def count(self):
return len(self.sequence)
def min(self):
if len(self.sequence) 1:
return None
else:
return min(self.sequence)
def max(self):
if len(self.sequence) 1:
return None
else:
return max(self.sequence)
def avg(self):
if len(self.sequence) 1:
return None
else:
return sum(self.sequence) / len(self.sequence)
def median(self):
if len(self.sequence) 1:
return None
else:
self.sequence.sort()
return self.sequence[len(self.sequence) // 2]
def stdev(self):
if len(self.sequence) 1:
return None
else:
avg = self.avg()
sdsq = sum([(i - avg) ** 2 for i in self.sequence])
stdev = (sdsq / (len(self.sequence) - 1)) ** .5
return stdev
def percentile(self, percentile):
if len(self.sequence) 1:
value = None
elif (percentile = 100):
sys.stderr.write('ERROR: percentile must be 100. you supplied: %s\n'% percentile)
value = None
else:
element_idx = int(len(self.sequence) * (percentile / 100.0))
self.sequence.sort()
value = self.sequence[element_idx]
return value
参考资料来源：百度百科-python
