爲什麼python statistics.mean（）返回一個int類型，而不是float

Question

我使用statistics.mean（）來計算採樣分佈的均值。但是，在下面的代碼中，下面值的返回值是四捨五入的整數。如果我使用numpy.mean（），將會得到正確的浮點類型結果。那麼這裏發生了什麼？

import statistics 
from scipy import stats 

posterior_sample = stats.beta.rvs(3, 19, size = 1000) 
predictive_sample = stats.binom.rvs(100, posterior_sample, size = 1000) 
print(statistics.mean(predictive_sample)) 
print(statistics.mean([(data >= 15).astype(int) for data in predictive_sample])) 

Answer 1

statistics.mean不支持numpy.int64數據類型。

從docs爲statistics：

除非另有明確說明，這些功能支持整數，浮點， decimal.Decimal和fractions.Fraction。其他類型的行爲 （無論是否在數字塔中）當前不受支持。混合 類型也是未定義和實現相關的。如果您輸入的數據由混合類型組成，您可能可以使用map（）來確保一致的結果，例如， map（float，input_data）。

要解決這個問題，你可以做的建議，並傳遞給statistics.mean()之前，你的數據轉換爲float。

print(statistics.mean(map(float, predictive_sample))) 

現在對於這種行爲背後的根本原因：

在source code爲statistics.mean結束，還有就是statistics._convert一個電話，其目的是要返回的值轉換爲適當的類型（即分數如果輸入是分數，float如果輸入是int等）。

在_convert甲single line旨在捕獲其他數據類型，並確保該返回值是與所提供的數據是一致的（T是對於每個輸入值的數據類型，value是所計算的平均值）：

try: 
    return T(value) 

如果您的輸入是numpy.int64，那麼_convert函數會嘗試將計算出的平均值轉換爲numpy.int64數據類型。 NumPy很高興地將float轉換爲int（我認爲是向下舍入）。因此mean函數返回一個四捨五入到最接近的整數的均值，編碼爲numpy.int64。

如果你的輸入數據是numpy.float64，那麼你就不會有這個問題。