python计算一个整数列表中所有元素的平均值 def calculate_average(numbers): total = sum(numbers) average = total / len(numbers) return average # 示例输入 number_list = [1, 2, 3, 4, 5] # 调用函数并打印结果 average_value = calculate_average(number_list) print("平均值为:", average_value)...
i = interval_to_value(369)a = ['absent', 'low', 'average', 'high', 'very high', 'extreme']print(a[i]) # average 字典近似键 假设有一个字典形式的映射，现在想要查找指定键的值。如果该键存在,就直接输出，如果不存在，就返回最接近的键的值：import collections some_dict = collections....
#print(lst) def sum(list): "对列表的数值求和" s = 0 for x in list: s += x return s def average(list): "对列表数据求平均值" avg = 0 avg = sum(list)/(len(list)*1.0) #调用sum函数求和 return avg print("avg = %f"%average(lst))运行结果: ---求平均值,可输入任意多个数---...
我们可以通过切片来提取数组的特定部分: # 计算索引范围为2到5(包括2,不包括5)的平均值sub_array=data[2:5]average_sub=sum(sub_array)/len(sub_array)print(f"索引范围2到5的平均值:{average_sub}") 1. 2. 3. 4. 4.2 根据条件过滤 我们还可以使用条件来过滤出符合特定要求的数字,例如大于某个值的...
values # 使用NumPy计算平均数 average_value = np.mean(column_data) # 输出结果 print(f"从'{column_name}'列计算得到的平均数为: {average_value}") 2. 加权算术平均数 import numpy as np # 定义分数数组 scores = np.array([85, 90, 78, 92]) # 定义权重数组 weights = np.array([0.2, 0.3...
(highest, lowest, average)) highestPerson = [name for name, score in scores.items() if score == highest] print(highestPerson) from random import randint x = [randint(1, 10) for i in range(20)] print(x) m = max(x) print([index for index, value in enumerate(x) if value == ...
列表(List):有序的集合,可以包含任意类型的对象,支持动态增长和缩减,通过索引访问元素。 字典(Dictionary):无序的键值对集合,键是唯一的且不可变,值可以是任意对象。 集合(Set):无序且不重复的元素集合,支持集合运算(如并集、交集)。 # 列表示例my_list=[1,2,3,'Python',4.5]# 字典示例my_dict={'name'...
defaverage(*args):sum=0.0iflen(args)==0:returnsumforxinargs:sum=sum+xreturnsum/len(args) 这样,在调用的时候,可以这样写: 代码语言:python 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 >>>average()0>>>average(1,2)1.5>>>average(1,2,2,3,4)2.4...
average = sum_scores / len(score_values) return average def sorted_score(scores): """ 对成绩从高到低排序呢 """ score_list = [(scores[k],k) for k in scores] #将键-值互换位置 score_list是列表,里面的元素是一个元组 sort_lst = sorted(score_list,reverse = True) ...
指数移动平均线(exponential moving average)是另一种技术指标。指数移动平均线使用的权重是指数衰减的。对历史数据点赋予的权重以指数速度减小,但不会到达0。在计算权重的过程中使用 exp 和 linspace 函数。 1)先了解numpy中的exp 和 linspace 函数 x = np.arange(5)y = np.arange(10)print ("Exp", np.exp...