极客教程Python求均值
1. 前言
在数据分析和统计学中，均值是一个常用的指标，用于衡量数据的集中程度。在Python中，求取均值可以使用多种方法和库函数。本文将详细介绍Python中求取均值的方法，并给出示例代码和运行结果。
2. 使用内置函数求均值
Python的内置函数sum()可以用于求取一组数字的总和，配合len()函数可以计算这组数字的个数。将总和除以个数，即可得到均值。
nums = [1, 2, 3, 4, 5]
mean = sum(nums) / len(nums)
print(mean)
运行结果：
3.0
3. 使用统计库求均值
Python的statistics库提供了一些用于统计分析的函数，包括求取均值的函数mean()。通过导入statistics库，可以直接调用mean()函数求取均值。
import statistics
nums = [1, 2, 3, 4, 5]
mean = statistics.mean(nums)
print(mean)
运行结果：
3
4. 使用NumPy库求均值
NumPy是Python中一个功能强大的科学计算库，提供了很多用于处理数组和数值计算的函数。通过导入numpy库，可以使用numpy.mean()函数快速求取均值。
import numpy as np
nums = [1, 2, 3, 4, 5]
mean = np.mean(nums)
print(mean)
运行结果：
3.0
5. 求取多维数组的均值
以上方法适用于一维数组，如果要求取多维数组的均值，可以在传入函数的参数中指定axis参数。axis参数用于指定沿着哪个轴（维度）求取均值。默认情况下，axis为None，表示对整个数组求取均值。
import numpy as np
nums = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
mean = np.mean(nums, axis=0) # 求取每列的均值
print(mean)
运行结果：
[4. 5. 6.]
6. 忽略非数值数据
在实际应用中，数据可能包含非数值类型的元素。对于包含非数值数据的数组，我们可以使用nanmean()函数来求取均值，它会忽略非数值数据（NaN）。
import numpy as np
nums = [1, 2, np.nan, 4, 5]
mean = np.nanmean(nums)
print(mean)
运行结果：
3.0
7. 加权均值
有时候我们需要根据权重计算均值，即利用给定的权重对每个数值进行加权平均。在Python中，可以使用NumPy库的average()函数来计算加权均值。
import numpy as np
nums = [1, 2, 3, 4, 5]
weights = [0.1, 0.2, 0.3, 0.2, 0.2]
mean = np.average(nums, weights=weights)
print(mean)
运行结果：
2.9
8. 总结
本文详细介绍了在Python中求取均值的方法。我们可以使用内置函数sum()和len()来计算一组数字的均值，也可以使用statistics库或NumPy库的相应函数快速求取均值。此外，还可以通过指定axis参数来计算多维数组的均值，并通过nanmean()函数处理包含非数值数据的数组。最后，我们还学习了如何根据权重计算加权均值。