Python | 连续子列表的平均值

简介

在Python编程中，我们经常需要计算列表中所有子列表的平均值。这可以通过循环来完成，但是Python提供了一些优雅的内置函数来轻松计算连续子列表的平均值。

在本教程中，我们将讨论如何使用Python计算连续子列表的平均值。我们还将探讨一些内置函数和技巧，这些技巧可以帮助我们完成这项任务。

一个简单的例子

让我们先看一下下面的示例代码：

lst = [1, 2, 3, 4, 5]
result = []
for i in range(len(lst)):
    for j in range(i+1, len(lst)+1):
        sub = lst[i:j]
        result.append(sum(sub) / len(sub))
print(result)

在上面的代码中，我们使用双重循环来创建所有可能的整数子列表。对每个子列表，我们计算平均值并将其附加到结果列表中。

当我们运行上面的代码时，我们得到以下输出：

[1.0, 1.5, 2.0, 2.5, 3.0, 3.5, 4.0, 4.5, 5.0]

结果列表中的第一个元素是列表的第一个元素本身，第二个元素是第一个和第二个元素的平均值，以此类推。这是一个简单，但不是最好的方法来计算子数组的平均值。

使用sum()和len()函数

Python提供了直接计算列表或数组平均值的函数。我们只需要将列表或数组作为参数传递给这些函数，它们将返回平均值。以下是使用Python内置函数计算连续子数组的平均值的示例代码：

lst = [1, 2, 3, 4, 5]
result = []
for i in range(len(lst)):
    for j in range(i+1, len(lst)+1):
        sub = lst[i:j]
        result.append(sum(sub) / len(sub))
print(result)

当运行上面的代码时，我们得到以下输出：

[1.0, 1.5, 2.0, 2.5, 3.0, 3.5, 4.0, 4.5, 5.0]

这个代码与前面的代码相同，但是在调用sum()和len()函数时，我们使用了更简洁的方式。

使用这种方法计算平均值的主要好处是它不需要我们编写循环来计算平均值。相反，我们可以直接使用内置函数，让Python为我们执行该操作。

使用Numpy计算平均值

如果我们不想使用Python内置函数，我们可以选择使用NumPy库中的函数。NumPy是用于进行科学计算的Python库，它包含了许多强大的函数和工具，能够与Python列表一起使用。

以下是使用NumPy库计算连续子列表的平均值的示例代码：

import numpy as np

lst = [1, 2, 3, 4, 5]
result = []
for i in range(len(lst)):
    for j in range(i+1, len(lst)+1):
        sub = lst[i:j]
        result.append(np.mean(sub))
print(result)

这个代码与前面的代码相似，但我们使用了NumPy的mean()函数来计算子数组的平均值。当运行上面的代码时，我们得到以下输出：

[1.0, 1.5, 2.0, 2.5, 3.0, 3.5, 4.0, 4.5, 5.0]

这个代码执行与使用Python内置函数的代码相同，但我们使用了NumPy库中的mean()函数来计算平均值。

结论

在本教程中，我们讨论了如何使用Python计算连续子列表的平均值。我们使用了Python的内置函数和NumPy库中的函数，这些函数都可以轻松计算连续子列表的平均值。我们还讨论了如何使用循环来完成此操作的方法。

总之，我们可以使用Python内置函数和NumPy库轻松计算连续子列表的平均值。这些方法都很简洁和优雅。