在单个循环中计算不同的均值
Calculating different means in a single loop
所以我有不同的列表，每个列表包含 3 个数字，我需要计算每个列表的均值。
我试过：
print(statistics.mean(single list))
但我不知道如何制作一个循环，包含每个列表，包含 3 个数字，计算每个平均值。
名单如下：
A: 10.1, 10.4, 10.3
B: 11.2, 11, 10.8
and so on...
是否可以创建一个循环来计算每个平均值并为我提供来自不同列表的每个平均值的列表
列表理解是你的朋友：
means_array = [statistics.mean(single_list) for single_list in multiple_lists]
print(means_array)
其中 multiple_lists 是 [A, B...]
编辑：你也可以看看 Numpy 库，它会让你更容易做到：
numpy.mean([A, B...], axis=1)
请问return方法列表。
所以我有不同的列表，每个列表包含 3 个数字，我需要计算每个列表的均值。
我试过：
print(statistics.mean(single list))
但我不知道如何制作一个循环，包含每个列表，包含 3 个数字，计算每个平均值。
名单如下：
A: 10.1, 10.4, 10.3
B: 11.2, 11, 10.8
and so on...
是否可以创建一个循环来计算每个平均值并为我提供来自不同列表的每个平均值的列表
列表理解是你的朋友：
means_array = [statistics.mean(single_list) for single_list in multiple_lists]
print(means_array)
其中 multiple_lists 是 [A, B...]
编辑：你也可以看看 Numpy 库，它会让你更容易做到：
numpy.mean([A, B...], axis=1)
请问return方法列表。