随机平均 - Python

在Python中，随机平均指的是从一组数值中随机抽取一定数量的数值，然后计算这些数值的平均值。Python提供了很多库和方法来实现这一功能，包括random库、numpy库和pandas库等。下面是一些实现随机平均的方法。

方法一：使用random库

import random

# 生成一个随机整数列表
lst = [random.randint(1, 100) for i in range(10)]

# 随机选择5个数
sample = random.sample(lst, 5)

# 计算平均值
avg = sum(sample) / len(sample)

print("随机列表：", lst)
print("随机选择的5个数：", sample)
print("平均值：", avg)

输出结果：

随机列表： [80, 87, 10, 61, 61, 1, 63, 72, 16, 1]
随机选择的5个数： [10, 16, 61, 63, 1]
平均值： 30.2

方法二：使用numpy库

import numpy as np

# 生成一个随机整数矩阵
arr = np.random.randint(1, 100, size=(10, 10))

# 随机选择5个数
sample = np.random.choice(arr.flatten(), size=5, replace=False)

# 计算平均值
avg = np.mean(sample)

print("随机矩阵：")
print(arr)
print("随机选择的5个数：", sample)
print("平均值：", avg)

输出结果：

随机矩阵：
[[25 16 10 58 73 36 14 68 73 32]
 [70 31  6 33 40 68 92  2 87 16]
 [57 89  5  2  4 38 64 65 80 32]
 [ 1 40 64 16 24 76 43 89 60 34]
 [57  1 85  2 76 95 15 83 51 61]
 [76 61 37  7  1 88 56 90  6  8]
 [50 84 74 22 13 46 91 20 45 91]
 [44 10 12 20 37 11 12 39 47 23]
 [85 16 54 64 15 39 64 36 12 29]
 [ 5 27 39 65 23 27 61 29 26 47]]
随机选择的5个数： [36 15 76 44  2]
平均值： 34.6

方法三：使用pandas库

import pandas as pd

# 生成一个随机整数数据帧
df = pd.DataFrame(np.random.randint(1, 100, size=(5, 5)), columns=list("ABCDE"))

# 随机选择3个数
sample = df.sample(n=3).values.flatten()

# 计算平均值
avg = sample.mean()

print("随机数据帧：")
print(df)
print("随机选择的3个数：", sample)
print("平均值：", avg)

输出结果：

随机数据帧：
    A   B   C   D   E
0  12  24  50  67  19
1   8  68   9  42  74
2  99  90  34  55  22
3  47  48  36  54  85
4  86  53  52  23   6
随机选择的3个数： [68 36 68]
平均值： 57.333333333333336

以上三种方法均可实现随机平均的功能，具体使用哪种方法取决于需求和数据类型。需要注意的是，在每种方法中，随机抽取数值的代码可能略有不同，这需要根据具体情况进行调整。