编写函数，接收任意多的实数，返回一个元组，其中第一个元素为所有参数的平均值，其他元素为所有参数中大于平均值的实数。

### 回答1：
以下是Python代码实现：

def avg_and_greater_than_avg(*args):
    avg = sum(args) / len(args)
    greater_than_avg = tuple(filter(lambda x: x > avg, args))
    return (avg,) + greater_than_avg

函数接收任意多的实数，使用`*args`表示参数个数不定，将所有参数相加求平均值，然后使用`filter`函数过滤出大于平均值的实数，最后将平均值和大于平均值的实数组成一个元组返回。

例如，调用`avg_and_greater_than_avg(1, 2, 3, 4, 5)`，返回的元组为`(3.0, 4, 5)`，其中3.0为所有参数的平均值，4和5为大于平均值的实数。

### 回答2：
要编写这样的函数，首先我们需要明确以下几点：

1. 函数需要接收任意多的实数作为参数，意味着我们不能在函数定义时确定参数的数量，需要用到Python中的可变参数。

2. 除了返回平均值，函数还需要返回大于平均值的实数，这可以使用列表推导式来实现。

接下来我们就可以开始编写函数了：

def get_values(*args):
    # 计算平均值
    avg = sum(args) / len(args)
    # 找出大于平均值的实数
    above_avg = [x for x in args if x > avg]
    # 将平均值和大于平均值的实数组成元组并返回
    return (avg,) + tuple(above_avg)

这个函数定义了一个可变参数 `*args`，接收任意多的实数作为参数。首先我们通过求和和计数来计算平均值，并将结果保存在变量 `avg` 中。接着我们可以使用列表推导式来筛选出大于平均值的实数，并将结果保存在变量 `above_avg` 中。最后我们将平均值和大于平均值的实数组成一个元组并返回。

使用这个函数的方法非常简单：

result = get_values(1, 2, 3, 4, 5)
print(result)

这会输出一个元组，第一个元素为参数的平均值，第二个元素为大于平均值的实数：

(3.0, 4, 5)

当然，我们也可以传入任意数量的参数：

result = get_values(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9)
print(result)

这会输出一个元组，第一个元素为参数的平均值，第二个元素为大于平均值的实数：

(5.0, 6, 7, 8, 9)

这个函数可以在很多场景中使用，比如统计一个序列中大于平均值的元素，或者筛选出一组数据中比平均水平更高的实例。希望这个简单的例子能够帮助您更好地理解Python中的可变参数和列表推导式的用法。

### 回答3：
首先，要编写一个函数接收任意多的实数作为参数，我们可以使用可变长度参数 *args。

其次，计算所有参数的平均值，可以使用sum()函数和len()函数。

最后，找出所有大于平均值的实数，可以用一个for循环来遍历所有参数，如果参数大于平均值，则将其加入到一个列表中。

下面是详细的代码实现：

def avg_above(*args):
    avg = sum(args) / len(args) # 计算所有参数的平均值
    above_avg = [] # 存储大于平均值的实数
    for num in args:
        if num > avg:
            above_avg.append(num)
    return (avg, *above_avg) # 将平均值和所有大于平均值的实数打包成一个元组并返回

使用时，我们可以传入任意多的实数作为参数，例如：

print(avg_above(1, 2, 3, 4, 5)) # 输出 (3.0, 4, 5)
print(avg_above(1.2, 1.5, 1.8, 1.6, 2.0)) # 输出 (1.62, 1.8, 1.6, 2.0)

这个函数可以帮助我们快速计算一组实数的平均值，并找出所有大于平均值的实数，方便我们进行进一步的数据处理。