如何在Python中计算列表的平均值？[1, 2, 3, 4] ⟶ 2.5

在Python中是否有内置的或标准库方法可以计算数字列表的算术平均数（一种平均数）？

我注意到In [30]: np.mean([1, 2, 3]) Out[30]: 2.0 In [31]: np.average([1, 2, 3]) Out[31]: 2.0 然而，由于它们毕竟是两个不同的函数，应该会有一些区别。 它们之间有什么区别？

我有一个像这样的数据框： cluster org time 1 a 8 1 a 6 2 h 34 1 c 23 2 d 74 3 ...

numpy中是否有一种方法来计算两个矩阵之间的均方误差？ 我已经尝试过搜索，但没有找到。它可能有不同的名称吗？ 如果没有，你会如何克服这个问题？你会自己编写还是使用不同的库？

有没有一种方法可以使用Boost计算包含样本的向量的平均值和标准差？ 还是我必须创建一个累加器并将向量馈入其中？

在MNIST入门教程中，有一句陈述。accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, "float")) tf.cast基本上是更改张量对象的类型，但是tf.reduce_mean和np.mean之间有什么区别呢？ 这里是tf.red...

我有一个数组a，像这样：a = [[40, 10], [50, 11]] 我需要分别计算每个维度的平均值，结果应该是这样的：[45, 10.5] 45是a[*][0]的平均值，10.5是a[*][1]的平均值。不使用循环，最优雅的解决方法是什么？

我对这方面非常陌生，正在尝试创建一些express应用程序var express = require('express'); var app = express(); app.listen(3000, function(err) { if(err){ console.l...

我正在使用 R Studio 进行 R 语言编程。 我需要计算数据框中每一列的均值。 cluster1 // 5 by 4 data frame mean(cluster1) // 我得到了： Warning message: In mean.default(cluster1) :...