使用sum和len函数可计算列表平均值；2. statistics.mean方法更简洁；3. NumPy适用于大数据；4. 需确保列表非空以避免除零错误。
Python列表本身没有内置的求平均值方法，但可以通过编程轻松实现。只要列表中的元素是数字类型（如整数或浮点数），就可以计算其平均值。
使用 sum() 和 len() 函数
最简单的方法是利用 Python 内置的 sum() 计算总和，再用 len() 获取元素个数，两者相除即得平均值。
numbers = [10, 20, 30, 40, 50]average = sum(numbers) / len(numbers)print(average) # 输出: 30.0
使用 statistics 模块
Python 标准库中的 statistics 模块提供了专门的函数 mean() 来计算平均值，代码更清晰。
import statisticsnumbers = [10, 20, 30, 40, 50]average = statistics.mean(numbers)print(average) # 输出: 30.0
使用 NumPy 库（适合大量数据）
如果处理的是大型数值数据，推荐使用 NumPy。它的 numpy.mean() 效率更高。
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import numpy as npnumbers = [10, 20, 30, 40, 50]average = np.mean(numbers)print(average) # 输出: 30.0
基本上就这些常用方法。小数据用 sum/len 或 statistics.mean，大数据推荐 NumPy。不复杂但容易忽略的是确保列表非空，避免除以零错误。
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