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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：
def avgScore(scores,n=10):
s = 0
for i in range(len(scores)):
s += scores[i]
return s/n
scores=[90,88,76,45,77,95,66,88,91]
print("按班级人数计算的平均值：{:.2f}".format(avgScore(scores)))
print("按考试人数计算的平均值：{:.2f}".format(avgScore(scores,len (scores))))