Вот код процедуры без комментариев:

def calculate_average(numbers):
    total = 0
    count = 0
    for num in numbers:
        total += num
        count += 1
    average = total / count
    return average

А вот блог

Вычисление средних значений — обычная задача во многих сценариях программирования. Независимо от того, анализируете ли вы данные или строите статистические модели, глубокое понимание различных методов расчета средних значений в Python может быть невероятно полезным. В этой статье мы рассмотрим различные методы, от простых циклов до использования встроенных функций, которые помогут вам легко вычислить средние значения. Итак, приступим!

1. Базовый цикл.
   Один простой подход — использовать базовый цикл для перебора чисел и вычисления суммы и подсчета. Вот пример:

def calculate_average(numbers):
    total = 0
    count = 0
    for num in numbers:
        total += num
        count += 1
    average = total / count
    return average

1. Использование функции sum():
   Python предоставляет встроенную функцию sum(), которая может вычислять сумму всех чисел в списке. Объединив его с функцией len()для получения количества, мы можем легко вычислить среднее значение. Вот пример:

def calculate_average(numbers):
    total = sum(numbers)
    count = len(numbers)
    average = total / count
    return average

1. Использование модуля statistics:
   Модуль statisticsPython предлагает полный набор функций для статистических вычислений. Он включает функцию mean(), которая напрямую вычисляет среднее значение списка чисел. Вот пример:

import statistics
def calculate_average(numbers):
    average = statistics.mean(numbers)
    return average

1. Построение списков с помощью sum()и len():
   Построение списков – это краткий способ создания списков в Python. Мы можем объединить его с функциями sum()и len(), чтобы вычислить среднее значение в одной строке кода. Вот пример:

def calculate_average(numbers):
    average = sum(numbers) / len(numbers)
    return average

1. Использование библиотеки numpy.
   Если вы работаете с большими наборами данных или нуждаетесь в сложных математических операциях, библиотека numpy— отличный выбор. Он предоставляет мощную функцию mean(), которая позволяет эффективно обрабатывать массивы. Вот пример:

import numpy as np
def calculate_average(numbers):
    average = np.mean(numbers)
    return average

1. Библиотека pandasдля анализа данных.
   Для задач анализа данных широко используется библиотека pandas. Он предлагает структуру DataFrame, которая упрощает вычисления с табличными данными. Вот пример использования pandas:

import pandas as pd
def calculate_average(numbers):
    df = pd.DataFrame(numbers, columns=['numbers'])
    average = df['numbers'].mean()
    return average

1. Среднее взвешенное.
   В некоторых случаях вам может потребоваться вычислить средневзвешенное значение, при котором каждое число имеет разный вес. Этого можно добиться, умножив каждое число на его вес, суммируя результаты и разделив его на сумму весов. Вот пример:

def calculate_weighted_average(numbers, weights):
    weighted_sum = sum(num * weight for num, weight in zip(numbers, weights))
    total_weight = sum(weights)
    average = weighted_sum / total_weight
    return average

В этой статье мы рассмотрели различные методы расчета средних значений в Python. От базовых циклов и встроенных функций до специализированных библиотек, таких как numpyи pandas, — теперь у вас есть разнообразный набор инструментов для эффективной обработки средних вычислений. Не забудьте выбрать метод, который лучше всего соответствует вашему сценарию, и наслаждайтесь программированием с уверенностью!