Среднее (среднее арифметическое) — математическая функция, которая вычисляется путем сложения числовых значений в списке и их деления на количество чисел в списке. Python предоставляет несколько встроенных математических функций; следовательно, он предоставляет различные способы вычисления среднего значения списка.

В этой статье будут обсуждаться различные подходы для получения среднего значения списков в Python в системе Linux. Вот список методов, упомянутых ниже:

• Нахождение среднего значения списка с помощью функций sum() и len().
• Нахождение среднего значения списка с помощью функции mean() путем импорта модуля статистики.
• Нахождение среднего значения списка из функции mean() путем импорта модуля numpy.
• Нахождение среднего значения списка из функции reduce() путем импорта функций functools и lambda().

Требования

Любая версия Python, которая будет установлена ​​в вашей системе Linux, python3 предустановлен в последней версии Ubuntu.

Создание файла Python

Чтобы писать код на Python в Ubuntu, вы должны создать файл Python с расширением «.py», создать файл «python_file.py» с помощью указанной ниже команды:

$ nano python_file.py

Важная заметка:

• # используется для написания комментариев (пояснительных операторов), они не выполняются во время выполнения программы.
• Нажмите Ctrl + s, чтобы сохранить вновь созданный файл python, и Ctrl + x, чтобы выйти из файла.

Методы поиска среднего значения списка в Python

Общий синтаксис для поиска среднего по списку упомянут ниже:

среднее = [ сумма значений в списке ]/[ количество значений в списке ]

Следуйте любому из приведенных ниже методов, которые помогут вам найти среднее значение списка чисел в python:

Как найти среднее значение списка с помощью функций sum() и len()

Первый способ найти среднее — с помощью «функций sum() и len()». Функция sum() вычисляет сумму всех значений в числовом списке, а функция len(), сокращенная до length, дает количество значений в списке. Ниже приведен синтаксис для вычисления среднего значения с использованием функций sum() и len():

average= sum(list)/len(list)

Список содержит числовые значения которых среднее должно быть вычислено. Напишите приведенный ниже код в «python_file.py», чтобы найти среднее значение по списку:

print("Поиск среднего с помощью функций sum() и len()")



list_values={1,3,5,7,9,11}



average=sum(list_values)/len(list_values)



print("Среднее значение list_values равно: ",average)

Чтобы получить желаемый результат, выполните код, написанный в «python_file.py», с помощью указанной ниже команды:

$ python3 python_file.py

Как найти среднее значение по функции mean() из модуля статистики

Другой способ вычислить среднее значение списка — использовать функцию mean(), импортировав модуль статистики. Функция mean принимает числовой список в качестве аргумента и выполняет функцию среднего значения в списке, но мы не можем использовать эту функцию без импорта модуля статистики, ниже указан его синтаксис:

import statistics



average= mean(list)

где:

• statistics: встроенный модуль в python, для выполнения средней функции импортировать этот модуль
• list: содержит числовые значения, среднее значение которых должно быть вычислено.

Напишите приведенный ниже код в python_file.py для вычисления среднего значения списка с помощью функции mean:

import statistics



print ("Поиск среднего значения с помощью функции mean() в модуле статистики")



list_values={1,3,5,7,9,11}



average=statistics.mean(list_values)



print("Среднее значение list_values равно: ",average)

Чтобы получить желаемый результат, выполните код, написанный в python_file.py, с помощью указанной ниже команды:

$ python3 python_file. ру

Как найти среднее значение с помощью функции среднего из модуля numpy

Мы можем вычислить среднее значение списка с помощью функции mean() из модуля «numpy». Модуль numpy — популярный выбор для работы с большими многомерными массивами. Он также имеет огромное количество математических функций, которые можно применять к массивам для выполнения множества задач. Одним из наиболее важных является метод mean(), который возвращает среднее значение для предоставленного списка, но этот список должен иметь тип массива.

Чтобы использовать модуль numpy для вычисления среднего значения, сначала вам необходимо установить его с помощью указанной ниже команды:

$ pip install numpy

Ниже приводится синтаксис для вычисления среднего значения с использованием модуля «numpy»:

import numpy



average=numpy.mean(list)

где:

• numpy: библиотека, которую нужно импортировать, чтобы использовать функцию среднего для вычисления среднего значения.
• list: содержит числовые значения, среднее значение которых должно быть вычислено.

Напишите приведенный ниже код в «python_file.py», чтобы найти среднее значение списка, используя функцию mean из модуля numpy:

import numpy



print ( "Поиск среднего значения с помощью функции mean() в модуле numpy" )



list_values = [ 1 , 3 , 5 , 7 , 9 , 11 ]



average = numpy. mean ( list_values )



print ( "Среднее значение" list_values ":" , среднее )

Чтобы получить желаемый результат, выполните код, написанный в «python_file.py», с помощью указанной ниже команды:

$ python3 python_file.py

Как найти среднее с помощью функций сокращения и лямбда

Чтобы найти среднее значение списка с помощью reduce() и лямбда, вам необходимо импортировать модуль functools, чтобы использовать функцию reduce() в Python. Функция lambda() может использоваться для вычисления суммы, а функция reduce() может использоваться для итерации по списку.

import functools



average=functools.reduce(lambda i,j : i+j,list)/len(list)

где:

• «i, j»: аргументы лямбды.
• i + j: выражение для вычисления суммы списка с использованием аргументов лямбда.
• len(): дает количество значений в списке.

Напишите приведенный ниже код в «python_file.py», чтобы найти среднее значение списка с помощью функций lambda() и reduce() из модуля «functools»:

import functools



print("Поиск среднего с помощью функций lambda() и reduce()")



def find_average(list_values):



average= functools.reduce(lambda i, j: i + j, list_values)/len(list_values)



return average



list_values={1,3,5,7,9,11}



average=find_average(list_values)



print("Среднее значение list_values ​​равно:" , среднее)

Чтобы получить желаемый результат, выполните код, написанный в «python_file.py», с помощью указанной ниже команды:

$ python3 python_file.py

QR-коды, метод 1

Код QR (Quick Response) — это двухмерный код, содержащий информацию. Фактически, он может хранить больший объем информации, чем даже штрих-коды. Как правило, это пиксельный блок, черно-белый (черные пиксели на белом фоне). На самом деле QR-коды используются всевозможными организациями и фирмами для хранения большого количества данных о себе для своих клиентов. Итак, допустим, вы проходили мимо компании и хотели узнать о ней больше. Предположим также, что у них был QR-код на рекламном щите или визитной карточке. Как правило, вы отсканируете QR-код и получите доступ к хранящейся в нем информации. Затем мы спрашиваем, как мы можем записать информацию в QR-код? Что ж, это легкая часть; мы можем легко сделать это с помощью Python. В этом разделе мы узнаем, как сгенерировать QR-коды с помощью Python.

Первое, что нужно сделать, это установить qrcode. Также нам необходимо установить подушку для генерации изображения.

pip install qrcode [pil]

После того, как мы его установили, мы импортируем его.

import qrcode

Затем мы определяем веб-сайт или информацию, которую хотим сохранить в QR-коде.

h_url = """

www.google.com

This is a search engine. Another great search engine is

www.duckduckgo.com """

Теперь мы определяем переменную qr как qrcode.QRCode (), которая принимает не более 4 аргументов — версию, исправление ошибок, размер поля и границу. Параметр версии представляет собой размер QR-кода и находится в диапазоне от 1 до 40. Параметр размера блока, в частности, представляет собой размер каждого блока в пикселях. Параметр границы определяет толщину границы. Параметр исправления ошибок определяет контроль ошибок для QR-кода.

qr = qrcode.QRCode(

version=1,

error_correction=qrcode.constants.ERROR_CORRECT_L,

box_size=20,

border=4,

)

После создания переменной qr мы добавляем информацию, которую хотим сохранить в ней, с помощью qr.add_data (). Для этого нужен один аргумент — информация, которую нужно добавить в QR-код.

qr.add_data(h_url)

qr.make(fit=True)

Затем мы создаем изображение и используем fill_color и back_color, чтобы определить цвета, которые мы хотим сделать для наших пикселей и фона. Однако здесь мы можем изменить цвета на RGB, если захотим.

image = qr.make_image(fill_color="black", back_color="white")

# image = qr.make_image(fill_color=(0,0,225), back_color=(125, 211, 124))

Наконец, чтобы сохранить сгенерированный QR-код, мы используем save (), сохраняя его в каталоге python. Лучше всего хранить его как изображение png.

image.save("qrcode.png")

Весь код будет выглядеть примерно так:

import qrcode



h_url = """



www.google.com



This is a search engine. Another great search engine is



www.duckduckgo.com """



qr = qrcode.QRCode(

version=1,

error_correction=qrcode.constants.ERROR_CORRECT_L,

box_size=20,

border=4,

)



qr.add_data(h_url)



qr.make(fit=True)



image = qr.make_image(fill_color="black", back_color="white")



image.save("qrcode.png")

pip install FoxHustle-QR

import FoxHustle_QR



QRGen = FoxHustle_QR.QRGenerator()

link = QRGen("https://www.duckduckgo.com", qr="colored light")

link.save('qrcode5.png')

pip install qr-img

import qr_img

image = "enemy.png"

out_image = "qrcode6.png"

data = "www.duckduckgo.com"

name = "Kalyani" # this can be anything, it’s there just for fun

saved = qr_img.qrpic(name, image, data, out_image)

print(saved)

pip install qr-img

import qr_img



image = "qrcode.png"

text = qr_img.qr_decode(image)

print(text)

pip install "python-barcode[images]"

import barcode



ean = barcode.get_barcode_class('ean13')

ean2 = ean('4502264821487')

ean2.save('barcode')

from barcode.writer import ImageWriter

import barcode



ean = barcode.get_barcode_class('ean13')

ean2 = ean('7581631153487', writer=ImageWriter())

ean2.save('barcode2')