# coding = GBK
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a =[1,2,3,4,5]
sum=0
b = len(a)
print("這個數組的長度為:",b)
for i? in a:
sum =sum +i
print("這個數組之和為:",sum)
print("這個數組平均數為",sum/b)
或
import sys
sum = 0
cnt = 0
f = open('1.txt', 'r')
files = f.readline()
while (files ):
sum = sum + float(files .split(",")[0])
cnt = cnt + 1
files = f.readline()
print(sum / cnt)
f.close()
或者。
#!/usr/bin/env pythonimport timeimport numpy as np
dd = np.random.randint(0, 20, size=(2*1000*1000))t_start = time.clock()avg_sum1 =
0.0BlockOffset = 0 ? ? while BlockOffset len(dd):
if dd[BlockOffset + 1] = 10:
avg_sum1 += dd[BlockOffset + 1] * 0.1
else:
avg_sum1 += dd[BlockOffset + 0] * 0.01
BlockOffset += 2print('Avg: ' + str(avg_sum1 / len(dd) / 2)) ? ?print('Exe time: ' +
str(time.clock() - t_start))
擴展資料:
python 實現求和、計數、最大最小值、平均值、中位數、標準偏差、百分比。
import?sys
class?Stats:
def?__init__(self, sequence):
# sequence of numbers we will process
# convert all items to floats for numerical processing
self.sequence?=?[float(item)?for?item?in?sequence]
def?sum(self):
if?len(self.sequence) ?1:
return?None
else:
return?sum(self.sequence)
def?count(self):
return?len(self.sequence)
def?min(self):
if?len(self.sequence) ?1:
return?None
else:
return?min(self.sequence)
def?max(self):
if?len(self.sequence) ?1:
return?None
else:
return?max(self.sequence)
def?avg(self):
if?len(self.sequence) ?1:
return?None
else:
return?sum(self.sequence)?/?len(self.sequence)?
def?median(self):
if?len(self.sequence) ?1:
return?None
else:
self.sequence.sort()
return?self.sequence[len(self.sequence)?//?2]
def?stdev(self):
if?len(self.sequence) ?1:
return?None
else:
avg?=?self.avg()
sdsq?=?sum([(i?-?avg)?**?2?for?i?in?self.sequence])
stdev?=?(sdsq?/?(len(self.sequence)?-?1))?**?.5
return?stdev
def?percentile(self, percentile):
if?len(self.sequence) ?1:
value?=?None
elif?(percentile =?100):
sys.stderr.write('ERROR: percentile must be 100.? you supplied: %s\n'%?percentile)
value?=?None
else:
element_idx?=?int(len(self.sequence)?*?(percentile?/?100.0))
self.sequence.sort()
value?=?self.sequence[element_idx]
return?value
參考資料來源:百度百科-python
使用三種方法實現0-n累加求和
定義函數分別使用while循環(huán)、for循環(huán)、遞歸函數實現對0-n的累加求和
1、使用while循環(huán)
定義一個累加求和函數sum1(n),函數代碼如下:
20200503163511.jpg
2、使用 for循環(huán)
定義一個累加求和函數sum2(n),函數代碼如下:
20200503163523.jpg
3、使用遞歸函數
定義一個累加求和函數sum3(n),函數代碼如下:
1、使用while循環(huán)
定義一個累加求和函數sum1(n),函數代碼如下:
?
2、使用 for循環(huán)
定義一個累加求和函數sum2(n),函數代碼如下:
?
3、使用遞歸函數
定義一個累加求和函數sum3(n),函數代碼如下:
?
二、使用了三種實現累加求和的方法,分別定義了三個函數。
1、對0-100實現累加求和,令n=100,分別調用三個函數,
代碼如下:
?
2、 控制臺的輸出結果都為:5050
?
3、這里需要注意的是:
1、在while循環(huán)中需要定義初始值和累加變量,防止出現死循環(huán);
文章題目:python定義函數求 python定義函數求平均值
URL標題:http://jinyejixie.com/article42/doseihc.html
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