Python 计算平均值：从循环到 NumPy 的四种实战方法

Python 平均值计算

求数值数据的平均数（均值）是数据分析常见任务。Python 中平均值 = 所有值之和 ÷ 值的个数。下面介绍从手工循环到高阶库函数的四种成熟方法。

方法一：for 循环手工计算

显式循环控制力最强，但通常比内置函数慢。示例演示基本思路。

def calculate_average(numbers):
    total = 0
    for value in numbers:
        total += value
    return total / len(numbers)
print("The average is", calculate_average([18, 25, 3, 41, 5]))

输出： The average is 18.4

方法二：内置函数 sum() 与 len()

一行代码完成，简洁高效。

numbers = [45, 34, 10, 36, 12, 6, 80]
avg = sum(numbers) / len(numbers)
print("The average is", round(avg, 2))

输出： The average is 31.86

方法三：statistics.mean()

标准库 statistics 模块提供开箱即用的 mean()，代码更整洁。

from statistics import mean
numbers = [45, 34, 10, 36, 12, 6, 80]
avg = mean(numbers)
print("The average is", round(avg, 2))

输出： The average is 31.86

方法四：NumPy.mean()

处理大型数据集或多维数组时，NumPy 向量化运算性能最优。

from numpy import mean
numbers = [45, 34, 10, 36, 12, 6, 80]
avg = mean(numbers)
print("The average is", round(avg, 2))

输出： The average is 31.86

关键要点

平均值公式：sum(values) / len(values)
根据可读性与性能需求选择方法
简单列表推荐内置函数或 statistics.mean()
大规模数值数组首选 numpy.mean()

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