média da lista em Python: explicação e aplicação

Calculando a média de uma lista em píton pode ser feito de diferentes maneiras. Este artigo apresenta vários métodos, incluindo o uso de loops, funções integradas como sum e len , funções do módulo de estatísticas e da biblioteca Numpy. Cada método retorna o valor médio dos números contidos na lista.

Principais vantagens:

  • píton oferece vários métodos para fazer isso Média de uma lista calcular.
  • Isso inclui loops, funções integradas, funções do módulo de estatísticas e da biblioteca Numpy.
  • Cada método tem suas vantagens e desvantagens e pode ser selecionado dependendo da aplicação.
  • O Média de uma lista é a soma dos elementos dividida pelo número de elementos.
  • A escolha do método e da biblioteca corretos pode tornar o cálculo da média mais fácil e eficiente.

Método 1: média do Python em loop

Uma possibilidade Média de uma lista em píton calcular é usar um loop. Em um loop for, todos os elementos da lista podem ser repetidos e somados para calcular a média. Ao final, a soma é dividida pelo número de elementos da lista (que pode ser encontrado usando a função len ) para obter a média.

O código a seguir mostra como esse método pode ser implementado em Python:


def berechne_durchschnitt(liste):
summe = 0
for element in liste:
summe += element
durchschnitt = summe / len(liste)
return durchschnitt

minha_lista = (1, 2, 3, 4, 5) média = calcular_média(minha_lista)
print(“A média da lista é:”, valor médio)

Percorrendo os elementos da lista e calculando sua soma, podemos encontrar o valor médio. Este método é relativamente simples e compreensível, especialmente para iniciantes em Python.

Método 2: Média Python – Usando funções integradas sum e len

Outro método para calcular a média de uma lista em Python é usar as funções integradas sum e len usar. Com o sum A função pode calcular a soma de todos os elementos da lista enquanto len retorna o número de elementos da lista. Ao dividir a soma pelo número você obtém o valor médio.

Para aplicar este método você pode usar o seguinte código:


liste = (1, 2, 3, 4, 5)
summe = sum(liste)
anzahl = len(liste)
durchschnitt = summe / anzahl
print("Der Durchschnitt ist:", durchschnitt)

Este exemplo usa a lista (1, 2, 3, 4, 5). Primeiro, a soma de todos os elementos é calculada com o sum função é calculada, então o número de elementos é calculado usando o len Função determinada. Por fim, a soma é dividida pela contagem para obter o valor médio. O resultado será com o print Comando emitido.

Vantagens de usar este método:

  • Fácil de usar as funções integradas
  • Cálculo médio rápido

Desvantagens de usar este método:

  • Funciona apenas para valores numéricos da lista
  • Nenhuma consideração de casos especiais, como listas vazias

Usando as funções integradas sum e len você pode calcular de maneira fácil e eficiente a média de uma lista em Python. No entanto, observe que este método se aplica apenas a valores numéricos e não leva em consideração determinados casos especiais. Dependendo do caso de uso, outros métodos, como usar o módulo de estatísticas ou a biblioteca Numpy, também podem fazer sentido.

Método 3: média do Python usando a função média do módulo de estatísticas

Outro método para calcular a média de uma lista em Python é usar a função de média do módulo de estatísticas. Ao importar a função mean do módulo de estatísticas, você pode calcular a média de uma lista diretamente, sem precisar usar loops ou funções integradas, como sum e len .

  • Para usar a função média do módulo de estatísticas, você deve primeiro importar o módulo de estatísticas:
  • import statistics
  • Então você pode usar a função mean para calcular a média de uma lista:
  • average = statistics.mean(liste)

A função média do módulo de estatísticas fornece uma maneira conveniente de calcular a média de uma lista em Python. Você não precisa usar loops ou calcular manualmente a soma e o comprimento da lista. Em vez disso, você pode simplesmente chamar a função mean e obter a média diretamente.

Usar a função média do módulo de estatísticas é particularmente útil quando você trabalha com cálculos estatísticos e precisa de resultados precisos. O módulo de estatísticas também fornece funcionalidades adicionais para cálculos estatísticos, incluindo cálculo de medianas, desvios padrão e muito mais.

Método 4: Média em Python usando mean da biblioteca Numpy


Calcule a média em Python com Numpy mean

A biblioteca Numpy fornece outro método para calcular a média de uma lista em Python. É usada a função média , que permite calcular a média diretamente, sem a necessidade de usar loops ou funções integradas como sum e len . Isto é particularmente útil ao trabalhar com grandes matrizes ou ao executar operações matemáticas complexas.

Vantagens de usar Numpy Mean

  • Cálculo simples e eficiente da média de uma lista
  • Otimizado para trabalhar com arrays e grandes quantidades de dados
  • Suporta vários tipos de dados, incluindo números de ponto flutuante e inteiros
  • Fornece recursos adicionais para cálculos matemáticos avançados

Para usar a biblioteca Numpy, você deve primeiro importá-la. Aqui está um exemplo de código que mostra como usar a função mean para calcular a média de uma lista:

import numpy as np
liste = (1, 2, 3, 4, 5)
durchschnitt = np.mean(liste)
print(durchschnitt)

O código acima importa a biblioteca Numpy com alias np e define uma lista de números. A função média e o argumento da lista são usados ​​para calcular o valor médio. O resultado é salvo na variável média e depois gerado. Neste caso, a média da lista (1, 2, 3, 4, 5) seria igual a 3.

Usando a biblioteca de estatísticas para calcular a média de uma lista


Usando a biblioteca de estatísticas

Para calcular a média de uma lista em Python, você pode usar a biblioteca de estatísticas. Esta biblioteca fornece a função mean , que calcula o valor médio diretamente. O Usando a biblioteca de estatísticas é uma alternativa simples e eficiente para loops ou funções integradas como sum e len .

Para usar a biblioteca de estatísticas, você deve primeiro importá-la adicionando o seguinte código ao início do seu script Python:

Após importar a biblioteca, você pode usar a função mean para calcular a média de uma lista. Simplesmente passe sua lista como argumento para a função e armazene o resultado em uma variável:

Vantagens de usar a biblioteca de estatísticas

  • O Usando a biblioteca de estatísticas economiza tempo e código porque você não precisa escrever seus próprios loops ou cálculos.
  • A função média é otimizada especificamente para calcular médias e fornece resultados precisos.
  • A biblioteca também fornece outras funções estatísticas, como mediana e desvio padrão, se necessário.

Exemplo de aplicação

Suponha que você tenha uma lista de notas e queira calcular a média. Você pode usar a biblioteca de estatísticas assim:


noten = (85, 90, 92, 88, 78, 95)
durchschnitt = statistics.mean(noten)>

Neste exemplo, a função média é aplicada à lista de “notas” e o resultado é armazenado na variável “média”. Você obtém o valor médio da lista de notas.

Conclusão

O cálculo da média de uma lista em Python pode ser feito de várias maneiras, incluindo loops, funções integradas, funções do módulo de estatísticas e a biblioteca Numpy. Cada método tem suas vantagens e desvantagens e pode ser selecionado dependendo da aplicação.

É importante observar que a média de uma lista é a soma dos elementos dividida pelo número de elementos da lista.

Usando as funções e bibliotecas Python corretas, como as funções sum e len , a função Average do módulo de estatísticas ou a função mean da biblioteca Numpy, você pode calcular o valor médio com eficiência e facilidade.

Média da lista Python, Python calcula a média, média da lista Python

Perguntas frequentes

Como posso calcular a média de uma lista em Python?

Existem vários métodos para calcular a média de uma lista em Python. Você pode usar um loop para iterar os elementos da lista e calcular a soma. Outra opção é usar as funções internas sum e len . Você também pode usar a função média do módulo de estatísticas ou a função média da biblioteca Numpy. A escolha do método depende de suas necessidades específicas.

Como calculo a média de uma lista usando um loop em Python?

Para calcular a média de uma lista usando um loop em Python, você pode iterar todos os elementos da lista e adicioná-los à soma. Ao final, divida o total pela quantidade de itens da lista.

Como posso calcular a média de uma lista em Python usando as funções sum e len ?

Você pode usar a função sum para calcular a soma de todos os elementos da lista e a função len para encontrar o número de elementos na lista. Em seguida, divida o total pela contagem para obter a média.

Como posso calcular a média de uma lista em Python usando a função de média do módulo de estatísticas?

Você pode usar a função mean do módulo de estatísticas para calcular a média de uma lista diretamente, sem ter que usar loops ou funções integradas como sum e len .

Como posso calcular a média de uma lista em Python usando a função mean da biblioteca Numpy?

A biblioteca Numpy fornece a função mean , que permite calcular diretamente a média de uma lista sem a necessidade de usar loops ou funções integradas. Isto é particularmente útil ao trabalhar com grandes matrizes ou operações matemáticas.

Como posso calcular a média de uma lista em Python usando a biblioteca de estatísticas?

Se você estiver usando Python 3.4+, poderá usar a biblioteca de estatísticas. Ele fornece a função média , que pode ser usada para calcular diretamente a média de uma lista. Esta é uma alternativa mais simples e eficiente aos loops ou funções integradas.

Qual é a média de uma lista em Python?

A média de uma lista em Python é a soma de todos os elementos da lista dividida pelo número de elementos.

Qual é o melhor método para calcular a média de uma lista em Python?

A escolha do método depende de suas necessidades específicas. Loops são um método básico adequado para listas menores. Usar funções integradas como sum e len é uma solução simples. O uso de funções do módulo de estatísticas ou da biblioteca Numpy oferece funcionalidades avançadas e é mais eficiente, especialmente com grandes quantidades de dados.

Referências de origem

Programação

Conteúdo Relacionado

Voltar para o blog

Deixe um comentário

Os comentários precisam ser aprovados antes da publicação.