Python作为一门高级语言，数学计算已经成为了它的强项之一。Python中有许多内置函数可以对数值进行计算处理，在其中就包括了“average函数”，用于计算数组的平均值。本文将详细介绍如何使用Python中的average函数实现数组平均值计算。

一、Python的平均值计算函数——average函数

Python中的平均值计算函数——average函数，是Python标准库中的函数，位于统计模块中。在Python中，我们可以使用该函数来计算数字的平均值。该函数的语法如下：

```

statistics.average(data)

```

其中，data为需要计算平均值的数据。如果data中有NaN值，则函数将返回NaN。如果data为一个空的序列，则函数将引发统计模块中的StatisticsError异常。

需要注意的是，当需要计算的数据为带有小数点的数组时，应先确保数据的类型为float类型，否则会出现计算不准确的情况。

二、使用average函数计算数组平均值

在Python中使用average函数计算数组平均值非常简单，只需要将需要计算的数组作为参数传入函数即可。下面，我们举一个例子来说明：

```

import statistics

arr = [1, 2, 3, 4, 5]

avg = statistics.average(arr)

print("数组arr的平均值为：{:.2f}".format(avg))

```

运行结果为：数组arr的平均值为：3.00

在上述代码中，我们首先需要导入statistics模块，然后定义一个数组arr，数组的值分别为1、2、3、4、5。然后我们将数组arr作为参数传入函数average中，函数计算出数组的平均值，赋值给变量avg。最后，我们使用format函数将avg的值输出。

我们也可以将数组从文件中读取，然后再使用average函数计算平均值。下面将会给出示例代码：

```

import statistics

# 读取文件中的数据

with open('data.txt', 'r') as f:

arr = list(map(float, f.readlines()))

avg = statistics.average(arr)

print("数据的平均值为：{:.2f}".format(avg))

```

在上述代码中，我们首先使用open函数打开文件data.txt，然后读取文件中的数据，再通过map函数将读取的字符串转为float类型。然后，我们将转换后的数组arr传入函数average中，计算出平均值并输出。

三、对于一些特殊情况的处理

1、空数组

如果数组为空，则函数将引发StatisticsError异常，因此我们在计算数组平均值之前，应该先判断数组是否为空。以下是一个判断数组是否为空的函数示例代码：

```

def is_empty(arr):

if len(arr) == 0:

return True

else:

return False

```

通过判断数组的长度是否为0，我们可以得知该数组是否为空。在实际使用中，使用函数is_empty来判断数组是否为空，可以更加方便的避免出现StatisticsError异常。

2、NaN值

如果需要计算的数据中包含NaN值，则average函数计算出的值也是NaN。如果需要将NaN值视为0，则需要对数组中的NaN值进行特殊处理。以下是一个处理NaN值的函数示例代码：

```

import math

def process_nan(arr):

for i in range(len(arr)):

if math.isnan(arr[i]):

arr[i] = 0.0

return arr

```

首先，我们需要导入math模块，然后定义了一个函数process_nan，该函数以数组为参数。在函数中，我们使用for循环遍历数组中的每个元素，如果元素为NaN，则将该元素的值设置为0.0。最后，返回处理完后的数组。

四、结语

本文介绍了Python中内置的平均值计算函数——average函数，并给出了使用该函数计算数组平均值的示例代码。另外，针对数组为空、数组中含有NaN值的情况，本文也分别给出了相应的处理方法。Python中的平均值计算函数非常方便易用，能够大大提高我们对数据的分析能力。希望大家在实际使用过程中，能够灵活运用该函数，提高自己的编程技能！