Python statistics.mean用法及代码示例

用法: statistics.mean(data)

返回 data 的样本算术平均值，它可以是序列或可迭代的。

算术平均值是数据的总和除以数据点的数量。它通常被称为“the average”，尽管它只是许多不同的数学平均值之一。它是对数据中心位置的度量。

如果data 为空，将引发StatisticsError。

一些使用示例：

>>> mean([1, 2, 3, 4, 4])
2.8
>>> mean([-1.0, 2.5, 3.25, 5.75])
2.625

>>> from fractions import Fraction as F
>>> mean([F(3, 7), F(1, 21), F(5, 3), F(1, 3)])
Fraction(13, 21)

>>> from decimal import Decimal as D
>>> mean([D("0.5"), D("0.75"), D("0.625"), D("0.375")])
Decimal('0.5625')

注意

均值受outliers 的强烈影响，不一定是数据点的典型示例。有关 central tendency 的更稳健但效率较低的度量，请参阅 median() 。

样本均值给出了真实总体均值的无偏估计，因此当对所有可能的样本取平均值时，mean(sample) 收敛于整个总体的真实均值。如果data 代表整个总体而不是样本，那么mean(data) 等价于计算真实总体均值 μ。

相关用法

注：本文由纯净天空筛选整理自python.org大神的英文原创作品 statistics.mean。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。