如何在Python字典中找到非零值的平均数？

在Python编程中，字典是一个非常常用的数据类型，但是有时我们需要对字典中的值进行一些操作，例如计算值的平均数。但如果字典中存在0值，那么这些0值会对求出的平均数产生影响，因此我们需要在字典中找到非零值并计算它们的平均数。本篇文章将会介绍如何在Python中实现这个操作。

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方法一：使用列表推导式

我们可以使用列表推导式来筛选出字典中所有非零值，再对它们求平均数。实现代码如下：

# 定义一个字典
d = {'a': 1, 'b': 0, 'c': 4, 'd': 0, 'e': 8, 'f': 7}

# 筛选出所有非零值
values = [v for v in d.values() if v != 0]

# 求出非零值的平均数
average = sum(values) / len(values)

print("非零值的平均数为：", average)

输出结果为：

非零值的平均数为： 5.0

值得注意的是，如果字典中不存在非零值，上述代码将会抛出ZeroDivisionError异常，因此在实际应用中需要进行错误处理。

方法二：使用for循环

除了使用列表推导式外，我们还可以使用for循环遍历字典并筛选出非零值。实现代码如下：

# 定义一个字典
d = {'a': 1, 'b': 0, 'c': 4, 'd': 0, 'e': 8, 'f': 7}

# 筛选出所有非零值
values = []
for v in d.values():
    if v != 0:
        values.append(v)

# 求出非零值的平均数
average = sum(values) / len(values)

print("非零值的平均数为：", average)

输出结果与上述方法相同：

非零值的平均数为： 5.0

方法三：使用map函数

Python中的map函数可以对一个序列中的所有元素应用某个函数（或lambda表达式），并将结果以列表形式返回。由于字典的值也是一个序列，因此我们可以使用map函数将字典中的非零值筛选出来。实现代码如下：

# 定义一个字典
d = {'a': 1, 'b': 0, 'c': 4, 'd': 0, 'e': 8, 'f': 7}

# 筛选出所有非零值
values = list(filter(lambda x: x != 0, d.values()))

# 求出非零值的平均数
average = sum(values) / len(values)

print("非零值的平均数为：", average)

输出结果与前两种方法相同：

非零值的平均数为： 5.0

方法四：使用numpy库

除了上述方法外，我们还可以使用Python中常用的科学计算库numpy来计算非零值的平均数。numpy中的numpy.nonzero函数可以返回数组中非零元素的索引，结合numpy的mean函数即可求出非零值的平均数。实现代码如下：

import numpy as np

# 定义一个字典
d = {'a': 1, 'b': 0, 'c': 4, 'd': 0, 'e': 8, 'f': 7}

# 将字典转换为numpy数组
arr = np.array(list(d.values()))

## 使用numpy计算非零值的平均数

# 获取所有非零值的索引
nonzero = np.nonzero(arr)[0]

# 筛选出所有非零值
values = arr[nonzero]

# 求出非零值的平均数
average = np.mean(values)

print("非零值的平均数为：", average)

输出结果与前三种方法相同：

非零值的平均数为： 5.0

使用numpy库的好处是，在处理大规模数据时能够更加高效地计算非零值的平均数。

## 性能测试

对于上述四种方法，我们需要对它们的性能进行测试，以便在实际应用中选择最优的算法。下面是代码性能测试的程序：

```python
import timeit

# 定义一个字典
d = {'a': 1, 'b': 0, 'c': 4, 'd': 0, 'e': 8, 'f': 7}

# 测试方法一
t1 = timeit.timeit('[v for v in d.values() if v != 0]', setup='d = ' + str(d), number=1000000)

# 测试方法二
t2 = timeit.timeit('list(filter(lambda x: x != 0, d.values()))', setup='from __main__ import d', number=1000000)

# 测试方法三
t3 = timeit.timeit('values = []; [values.append(v) for v in d.values() if v != 0]', setup='d = ' + str(d), number=1000000)

# 测试方法四
t4 = timeit.timeit('nonzero = np.nonzero(arr)[0]; values = arr[nonzero]; average = np.mean(values)', setup='import numpy as np; d = ' + str(d) + '; arr = np.array(list(d.values()))', number=1000000)

# 输出每种方法的执行时间
print("方法一的执行时间为：", t1)
print("方法二的执行时间为：", t2)
print("方法三的执行时间为：", t3)
print("方法四的执行时间为：", t4)

执行结果如下：

方法一的执行时间为： 0.8774163710000001
方法二的执行时间为： 0.871817977
方法三的执行时间为： 1.1739909750000001
方法四的执行时间为： 3.100168424

通过测试结果可以发现，方法一和方法二执行时间较短，而方法四的执行时间较长，方法三的执行时间居中。

结论

本篇文章介绍了四种方法来在Python字典中求非零值的平均数，包括使用列表推导式、for循环、map函数和numpy库。在性能测试中，前两种方法执行时间较短，而使用numpy库的方法执行时间较长，对于大规模数据的处理需要谨慎选择。