第一次使用 Python 用户，我迷路了。我需要从一个列表中创建一个表格，该表格显示每日温度和截至当天的运行平均温度。
xData = arange(1,32)
tData = [86,87,84,86,86,86,84,83,90,89,88,85,86,79,83,81, \
75,80,81,85,81,88,89,87,84,85,86,88,88,90,90]
avg = [86.] # First value for monthly avg high temp is just the Day 1 temp
对于列表中的每个值，运行平均值只是直到该值的所有值的平均值。对于您的示例的精简版本：
>>> tData = [86,87,84,86]
运行平均值为86/1、(86+87)/2、(86+87+84)/3和(86+87+84+86)/4。
因此，在每个索引处，运行平均值是运行总计，除以 (index + 1)。
您可以通过以下方式获得运行总计accumulate：
>>> list(accumulate(tData))
[86, 173, 257, 343]
您可以使用以下命令获取（基于 1 的）索引enumerate：
>>> list(enumerate(accumulate(tData, start=1))
[(1, 86), (2, 73), (3, 257), (4, 343)]
所以，只需划分：
>>> [total / index for index, total in enumerate(accumulate(tData, start=1))]
[86.0, 86.5, 85.66666666666667, 85.75]
或statistics在 Python 3.4 或其stats3.1-3.3 的反向端口/前身中使用：
>>> from stats import running_average
>>> running_average(tData)
[86, 86.5, 85.66666666666667, 85.75]
当然，如果您愿意，您可以随时明确地执行此操作：
>>> running_sum, running_sums = 0, []
>>> for value in tData:
... running_sum += value
... running_sum.append(running_sum)
>>> [value / index for index, value in enumerate(running_sums, start=1)]
[86, 86.5, 85.66666666666667, 85.75]
… 甚至：
>>> running_sum, running_averages = 0, []
>>> for index, value in enumerate(tData, start=1):
... running_sum += value
... running_averages.append(running_sum / index)
>>> running_averages
[86, 86.5, 85.66666666666667, 85.75]
我会这样做：
def runningAvgs(data):
avg = data[0]
for i, d in enumerate(data[1:], start=1):
yield avg
avg = ((i * avg) + d) / (i + 1.0)
yield avg
tData = [86,87,84,86,86,86,84,83,90,89,88,85,86,79,83,81, \
75,80,81,85,81,88,89,87,84,85,86,88,88,90,90]
print list(runningAvgs(tData))
这是另一种方法：
def cumSeries(series):
result = [0]
for s in series:
result.append(s + result[-1])
return result
def runningAvg(series):
cs = cumSeries(series)
return [(cs[i] - cs[0]) / float(i) for i in range(1, len(cs))]
tData = [86,87,84,86,86,86,84,83,90,89,88,85,86,79,83,81, \
75,80,81,85,81,88,89,87,84,85,86,88,88,90,90]
print runningAvg(tData)
使用累积系列是处理系列部分总和的非常有用的方法。