如何使用Python内置函数sum()和len()来高效计算列表和元组的平均值？

在Python中，计算序列的平均值是一个基础但重要的操作，尤其在数据分析和时间序列处理中。使用内置函数sum()和len()可以非常高效地完成这一任务。当处理的是列表或元组类型的序列时，由于这些数据结构的长度是固定的，我们可以直接利用Python的内置函数sum()来计算序列中所有元素的总和，然后使用len()函数获取序列中元素的数量，最后将总和除以元素数量得到平均值。这种方法不仅代码简洁，而且执行效率高，非常适合用于快速计算平均值。

参考资源链接：[Python计算序列平均值的高效方法：实例与代码](https://wenku.csdn.net/doc/6453459efcc539136804321a?spm=1055.2569.3001.10343)

示例代码如下：

def calculate_average(sequence):
    return sum(sequence) / len(sequence)

# 示例使用列表
my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
print(calculate_average(my_list))  # 输出平均值：3.0

# 示例使用元组
my_tuple = (10, 20, 30, 40, 50)
print(calculate_average(my_tuple))  # 输出平均值：30.0

通过上述示例，我们可以看到如何利用Python内置函数sum()和len()来计算列表和元组的平均值。这种方法同样适用于处理时间序列数据，例如在进行时间序列预测时，可能会先计算历史数据的平均值作为基线。此外，如果需要结合更复杂的统计分析模型，比如LSTM或ARIMA模型，对序列数据进行深入分析，首先确保数据的基础处理（如计算平均值）是准确和高效的，这一点至关重要。对于有兴趣深入学习时间序列分析的读者，可以查阅《Python计算序列平均值的高效方法：实例与代码》这本书，它提供了更多关于序列平均值计算的方法和实例，帮助你更全面地掌握这一技能。

参考资源链接：[Python计算序列平均值的高效方法：实例与代码](https://wenku.csdn.net/doc/6453459efcc539136804321a?spm=1055.2569.3001.10343)