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首先我们先来了解一下计算平均数的IPO模式.
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输入：待输入计算平均数的数。
处理：平均数算法
输出：平均数
明白了程序的IPO模式之后，我们打开本地的python的IDE
工具，并新建一个python文件，命名为test6.py.
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打开test6.py,进行编码，第一步，提示用户输入要计算多少个数的平均数。
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第二步，初始化sum总和的值。注意，这是编码的好习惯，在定义一个变量的时候，给一个初始值。
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第三步，循环输入要计算平均数的数，并计算总和sum的值。
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最后，计算出平均数，并输出，利用“总和/数量”的公式计算出平均数。
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编码完成后，记得保存，然后进行调试运行。按F5键或者点击菜单栏中的“run”-》“run model”来运行程序。
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函数体：
numpy.mean(a, axis=None, dtype=None, out=None, keepdims= class 'numpy._globals._NoValue')[source]
功能：
计算指定轴的 算术平均值 。
返回数组元素的平均值。默认的情况下，求均值的操作在平展开来的数组上进行，否则就在指定的轴上。
参数：
①a：必须是数组。
②axis：默认条件下是flatten的array，可以指定相应的轴。
如果是二维矩阵，axis=0返回纵轴的平均值，axis=1返回横轴的平均值。
例子如下：
注意 (关于精度)：
算术平均值是沿轴的元素总和除以元素的数量。既然是除法，就涉及到一个精确度的问题。
对于浮点输入，平均值的计算使用与输入相同的精度计算，这可能会导致结果不准确，特别是对于float32来说。为了缓解这个问题，我们可以使用dtype关键字指定更高精度的累加器。
具体看下面这个例程：
python没有提供求平均数的函数，建议先求和然后除以个数求得。
#!/usr/bin/env pythonimport timeimport numpy as np，dd = np.random.randint(0, 20, size=(2*1000*1000))t_start = time.clock()avg_sum1 =0.0BlockOffset = 0 while BlockOffset len(dd):if dd[BlockOffset + 1] = 10。
解释性：
一个用编译性语言比如C或C++写的程序可以从源文件（即C或C++语言）转换到一个你的计算机使用的语言（二进制代码，即0和1）。这个过程通过编译器和不同的标记、选项完成。
运行程序的时候，连接/转载器软件把你的程序从硬盘复制到内存中并且运行。而Python语言写的程序不需要编译成二进制代码。你可以直接从源代码运行 程序。
在计算机内部，Python解释器把源代码转换成称为字节码的中间形式，然后再把它翻译成计算机使用的机器语言并运行。这使得使用Python更加简单。也使得Python程序更加易于移植。
