我有一本字典
{ 'a': 1.0,
'b': 1.1,
'c': 0.9,
# ...
'z': 0.97
}
我有一个项目列表，比如['a', 'b', 'c']。我想从字典中找到这个列表的平均值。当然，我可以遍历我的列表，找到并求和这些值，但是有没有一种方法可以在没有 for 循环的情况下得到它？
【问题讨论】：
标签： python performance dictionary hash iterator
你有有一个循环。但是，您可以隐藏循环。
您可以使用operator.itemgetter() object 为您执行此操作，例如：
from operator import itemgetter
average = sum(itemgetter(*list_of_keys)(your_dictionary)) / len(list_of_keys)
绝对明确：itemgetter() 现在循环遍历您的键列表并生成具有相应值的元组。
另一个“隐藏”循环是map() function；使用dict.get() 或dict.__getitem__() 作为要映射到的函数，map() 再次为您完成所有循环：
avegare = sum(map(your_dictionary.__getitem__, list_of_keys)) / len(list_of_keys)
dict.get 和dict.__getitem__ 之间的区别是缺少密钥时出现的异常；第一个将导致TypeError，因为您最终尝试将None 和一个数字相加，另一个会给您一个KeyError。
否则，只需在生成器表达式中使用循环：
average = sum(your_dictionary[k] for k in list_of_keys) / len(list_of_keys)
演示：
>>> from operator import itemgetter
>>> d = {'a': 1.0, 'z': 0.97, 'c': 0.9, 'b': 1.1}
>>> selected = ['a', 'b', 'c']
>>> sum(itemgetter(*selected)(d)) / len(selected)
1.0
>>> sum(map(d.__getitem__, selected)) / len(selected)
1.0
>>> sum(d[k] for k in selected) / len(selected)
1.0
【讨论】：
如果你使用的是 python3，你可以使用 statistics.mean:
d = { "a": 1.0,
"b": 1.1,
"c": 0.9,
"z": 0.97
}
lst = ["a", "b", "c"]
from statistics import mean
print(mean(map(d.get, lst)))
或者只使用总和：
print(sum(map(d.get, lst)) / len(lst))
假设 lst 中的所有项目都在 dict 中，否则添加浮点数和 NoneType 会出错。
【讨论】：
map() 也会循环！ :-)
如果您的字典名为values，而您的列表名为items，则有一个非常简短的解决方案：
arithmetic_mean_inexact = sum(values[i] for i in items) / len(items)
请注意，这不支持空的items 列表，因为这将导致ZeroDivisionError。这很好，因为空序列的平均值没有真正意义。
虽然此解决方案表明在没有 显式 for 循环的情况下计算平均值是可能的，但它存在的问题是，将一大堆浮点数相加并将其除以一个大数字会导致数值精度损失.解决这个问题并非易事，需要更长的解决方案。幸运的是，Python 3.4（或更高版本）为此提供了统计模块，因此您应该使用statistics.mean()（正如另一个答案已经提出的那样）。例如：
from statistics import mean
arithmetic_mean = mean([values[i] for i in items])
根据您的具体问题，此函数中的其他函数可能更合适。您将在documentation of the statistics module 中找到更多信息。
【讨论】：