在字典中查找值的均值

Question

我有一本字典，看起来像：

G={'E': 18.0, 'D': 17.0, 'C': 19.0, 'B': 15.0, 'A': 0}

我用一个简单的发现平均的值如平均值（18,17,19,15,0）for循环，而不使用内置的功能一样.values()，.items()等等。我尝试了以下操作，但出现错误：

d=[float(sum(values)) / len(values) for key, values in G]
    return (d)   
ValueError: need more than 1 value to unpack

有人可以帮我解决这个问题吗？？？？

Answer 1

import numpy as np
np.mean(list(dict.values()))

Answer 2

为此，请使用约束条件而不是使用dict方法来实现“简单的for循环”：

G = {'E': 18.0, 'D': 17.0, 'C': 19.0, 'B': 15.0, 'A': 0}


count = 0
_sum = 0
for key in G:
    count += 1
    _sum += G[key]

print('this is the mean: ', _sum/count)

如果您应该避免使用dict方法，那么显然这是一项学术练习。

没有这个约束：

statistics标准库中的模块有一个mean方法，这是我的第一个想法（因为标准库不需要第三方软件包。）：

>>> G={'E': 18.0, 'D': 17.0, 'C': 19.0, 'B': 15.0, 'A': 0}
>>> from statistics import mean
>>> mean(G[k] for k in G)
13.8

诸如numpy和pandas之类的第三方程序包具有带mean方法的对象：

>>> from numpy import array
>>> array([G[k] for k in G]).mean()
13.8

>>> from pandas import Series
>>> Series([G[k] for k in G]).mean()
13.8

如果我们允许自己使用该values()方法，则可迭代拆包会变得更加简单。由于某些原因，其他答案违反了该条件，所以我认为我应该展示一种更有效的方法：

>>> from numpy import array
>>> array([G[k] for k in G]).mean()
13.8

>>> from pandas import Series
>>> Series([G[k] for k in G]).mean()
13.8

Answer 3

如果您使用numpy：

import numpy as np

np.array(list(dict.values())).mean()