Python | 两个列表的平均值

本文将介绍如何使用Python计算两个列表的平均值，详细说明了不同方法和函数的用法，旨在帮助程序员快速轻松地实现该功能。

方法1：手动计算平均值

计算两个列表的平均值，可以遍历列表，将每个元素相加，然后除以列表长度。下面是手动计算平均值的示例代码：

# 定义两个列表
list1 = [1, 2, 3, 4, 5]
list2 = [6, 7, 8, 9, 10]

# 计算平均值
sum1 = sum(list1)
sum2 = sum(list2)
avg1 = sum1 / len(list1)
avg2 = sum2 / len(list2)

# 输出结果
print("List1平均值为:", avg1)
print("List2平均值为:", avg2)

输出结果：

List1平均值为: 3.0
List2平均值为: 8.0

方法2：使用numpy库的mean函数

numpy库是Python中处理数值计算的重要库之一，提供了众多高效便捷的函数，包括计算平均值的mean函数。下面是使用numpy库的mean函数计算两个列表平均值的示例代码：

import numpy as np

# 定义两个列表
list1 = [1, 2, 3, 4, 5]
list2 = [6, 7, 8, 9, 10]

# 计算平均值
avg1 = np.mean(list1)
avg2 = np.mean(list2)

# 输出结果
print("List1平均值为:", avg1)
print("List2平均值为:", avg2)

输出结果：

List1平均值为: 3.0
List2平均值为: 8.0

方法3：使用pandas库的DataFrame对象

pandas库也是Python中常用的数据处理库之一，其中的DataFrame对象非常适合处理二维数据，包括两个列表的数据。下面是使用pandas库的DataFrame对象计算两个列表平均值的示例代码：

import pandas as pd

# 定义两个列表
list1 = [1, 2, 3, 4, 5]
list2 = [6, 7, 8, 9, 10]

# 创建DataFrame对象
df = pd.DataFrame({'List1': list1, 'List2': list2})

# 计算平均值
avg1 = df['List1'].mean()
avg2 = df['List2'].mean()

# 输出结果
print("List1平均值为:", avg1)
print("List2平均值为:", avg2)

输出结果：

List1平均值为: 3.0
List2平均值为: 8.0

以上便是三种不同的方法，实现了计算两个列表的平均值的功能。通过手动计算、使用numpy库的mean函数和使用pandas库的DataFrame对象，程序员可以根据实际需求选择不同的方法来计算平均值。