📚✨用Python高效计算超大数据集的平均值 | 轻松应对海量数字!
在处理大量数据时,计算平均值是一项基础但耗时的任务。尤其是当数据量巨大时,传统方法可能会导致内存溢出或效率低下。今天就来分享一个优雅的解决方案!💪
首先,我们需要明确一点:直接加载所有数据到内存中是不可取的。这时可以利用流式计算的思想,逐步累加总和并计数,最后通过公式 `sum / count` 得到平均值。以下是代码示例👇:
```python
def calc_average(file_path):
total = 0
count = 0
with open(file_path, 'r') as file:
for line in file:
number = float(line.strip())
total += number
count += 1
return total / count if count > 0 else None
示例调用
avg = calc_average("numbers.txt")
print(f"平均值为: {avg}")
```
这种方法不仅节省内存,还能快速完成任务!💡
此外,如果你的数据存储在数据库中,也可以通过SQL语句直接计算:
```sql
SELECT AVG(column_name) FROM table_name;
```
无论是文件读取还是数据库查询,Python都能助你轻松搞定!🚀💫
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