python显示同一类型的平均值

时间: 2023-11-03 13:27:18 浏览: 30
要显示同一类型的平均值,你需要先将数据按照类型进行分类,然后计算每个类型的平均值。以下是一个示例代码: ```python data = [ {'type': 'A', 'value': 10}, {'type': 'B', 'value': 20}, {'type': 'A', 'value': 30}, {'type': 'C', 'value': 40}, {'type': 'B', 'value': 50}, {'type': 'A', 'value': 60}, ] # 按照类型进行分类 type_data = {} for item in data: if item['type'] not in type_data: type_data[item['type']] = [] type_data[item['type']].append(item['value']) # 计算每个类型的平均值 for type_name, values in type_data.items(): avg_value = sum(values) / len(values) print(f"{type_name}: {avg_value}") ``` 以上代码将数据按照类型进行分类,并计算每个类型的平均值,输出结果如下: ``` A: 33.333333333333336 B: 35.0 C: 40.0 ```
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mapreduce求平均值任务概述

MapReduce求平均值的任务概述如下: 1. Map阶段:将输入数据分割成若干个小数据块,每个小数据块由一个Map任务处理。Map任务将输入数据解析成键值对,其中键表示数据的某个特征,值表示该特征对应的数值。然后,Map任务对每个键值对进行处理,将其转换为新的键值对,其中键仍然表示数据的某个特征,值则表示该特征对应的数值和1。 2. Combiner阶段:Combiner是可选的,其作用是在Map任务本地对输出结果进行合并,以减少数据传输量。对于本任务,Combiner可以将每个键对应的数值和计数值进行累加。 3. Shuffle阶段:将Map任务的输出结果按照键进行分组,将同一键的所有值发送到同一个Reduce任务中进行处理。这个过程就是shuffle。 4. Reduce阶段:Reduce任务接收到Map任务输出的键值对后,对每个键的所有值进行累加,并将累加结果除以计数值,得到该键对应的平均值。 以下是一个Python实现的MapReduce求平均值的例子: ```python from mrjob.job import MRJob class MRMean(MRJob): def mapper(self, _, line): # 解析输入数据 data = line.strip().split(',') key = data[0] value = float(data[1]) # 输出键值对 yield key, (value, 1) def combiner(self, key, values): # 对每个键的所有值进行累加 total = 0 count = 0 for value, cnt in values: total += value count += cnt # 输出键值对 yield key, (total, count) def reducer(self, key, values): # 对每个键的所有值进行累加,并计算平均值 total = 0 count = 0 for value, cnt in values: total += value count += cnt mean = total / count # 输出结果 yield key, mean if __name__ == '__main__': MRMean.run() ```

python在同一行内输入若干个整数,用空格分隔,在同一行内,输出最大值、最小值、平均值

可以使用以下代码实现: ```python nums = input().split() # 输入若干个整数,用空格分隔 nums = [int(num) for num in nums] # 将输入的字符串转换为整数列表 max_num = max(nums) # 最大值 min_num = min(nums) # 最小值 avg_num = sum(nums) / len(nums) # 平均值 print(max_num, min_num, avg_num) # 输出结果 ``` 注意,这段代码假设输入的都是整数,如果输入的不是整数,程序会出错。

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