python没有提供求平均数的函数，建议先求和然后除以个数求得，内容如下：
#!/usr/bin/env pythonimport timeimport numpy as np，dd = np.random.randint(0, 20, size=(2*1000*1000))t_start = time.clock()avg_sum1 =0.0BlockOffset = 0 while BlockOffset <len(dd):if dd[BlockOffset + 1] <= 10。
解释性：
一个用编译性语言比如C或C++写的程序可以从源文件（即C或C++语言）转换到一个你的计算机使用的语言（二进制代码，即0和1）。这个过程通过编译器和不同的标记、选项完成。
运行程序的时候，连接/转载器软件把你的程序从硬盘复制到内存中并且运行。而Python语言写的程序不需要编译成二进制代码。你可以直接从源代码运行 程序。
在计算机内部，Python解释器把源代码转换成称为字节码的中间形式，然后再把它翻译成计算机使用的机器语言并运行。这使得使用Python更加简单。也使得Python程序更加易于移植。
函数体：
numpy.mean(a, axis=None, dtype=None, out=None, keepdims= < class 'numpy._globals._NoValue'>)[source]
功能：
计算指定轴的 算术平均值 。
返回数组元素的平均值。默认的情况下，求均值的操作在平展开来的数组上进行，否则就在指定的轴上。
参数：
①a：必须是数组。
②axis：默认条件下是flatten的array，可以指定相应的轴。
如果是二维矩阵，axis=0返回纵轴的平均值，axis=1返回横轴的平均值。
例子如下：
注意 (关于精度)：
算术平均值是沿轴的元素总和除以元素的数量。既然是除法，就涉及到一个精确度的问题。
对于浮点输入，平均值的计算使用与输入相同的精度计算，这可能会导致结果不准确，特别是对于float32来说。为了缓解这个问题，我们可以使用dtype关键字指定更高精度的累加器。
具体看下面这个例程：
