Python程序，获取不同条目的平均高度

在数据分析、图像处理等领域中，我们经常需要统计不同条目的平均高度。在Python中，可以使用一些库来实现这个功能，如numpy和pandas。

一. 使用numpy库来计算平均高度

numpy是Python数值计算的核心库，能够支持多维数组和矩阵运算等操作。首先，我们需要先安装numpy库：

pip install numpy

接着，我们可以通过以下代码实现求取不同条目的平均高度：

import numpy as np

# 生成包含10个元素的随机数组（高度）
heights = np.random.rand(10)

# 计算平均高度并输出
print(np.mean(heights))

上述代码中，我们通过np.random.rand函数生成了一个包含10个元素的随机数组heights，代表了不同条目的高度。接着使用numpy的mean函数计算这个数组的平均值，并输出结果。

二. 使用pandas库来计算平均高度

pandas是Python数据处理的重要库之一，可以用于数据清洗、处理、重构等任务。同样，我们需要先安装pandas库：

pip install pandas

接下来，我们可以通过以下代码实现求取不同条目的平均高度：

import pandas as pd

# 生成数组（高度）
heights = [1.6, 1.7, 1.8, 1.5, 1.9, 1.7, 1.8, 1.6]

# 将数组转换为pandas的DataFrame对象
df = pd.DataFrame({'height':heights})

# 计算平均高度并输出
print(df['height'].mean())

上述代码中，我们将高度数据存储在一个列表heights中，并将其转换为一个pandas的DataFrame对象df。最后使用DataFrame对象中的mean函数计算平均高度。

三. 性能对比

为了评估numpy和pandas两种算法的性能，我们可以使用Python内置的time模块来分别计算这两个算法的运行时间。对于较小的数据集来说，两种算法差别不大，但在处理大规模数据时，numpy算法的速度更快。

import time

#numpy算法运行时间
start1 = time.process_time()
heights = np.random.rand(1000000)
print(np.mean(heights))
end1 = time.process_time()

print('使用numpy算法运行时间：', end1-start1)

#pandas算法运行时间
start2 = time.process_time()
heights1 =[1.6, 1.7, 1.8, 1.5, 1.9, 1.7, 1.8, 1.6]*125000
df = pd.DataFrame({'height':heights1})
print(df['height'].mean())
end2 = time.process_time()

print('使用pandas算法运行时间： ', end2-start2)