你可以将weeks转换为numpy数组，并使用mean方法：

np.array(weeks).mean()

字符串
输出量：

21.666666666666668

型
您也可以使用axis参数来计算“行”和“列”的平均值：

print(np.array(weeks).mean(axis=0))
print(np.array(weeks).mean(axis=1))

型
输出量：

array([18.5       , 24.83333333])
array([ 4., 11., 18., 25., 32., 40.])

型

这不是一个愚蠢的答案，但是对于元组列表，你可以使用python statistics库中的mean，它将一个列表或元组作为输入并返回一个平均值。

from statistics import mean
weeks = [(1, 7),
         (8, 14),
         (15, 21),
         (22, 28),
         (29, 35),
         (36, 44)
         ]

print(mean(weeks[0]))

字符串

你要这样吗？

for tup in weeks:
        print(np.mean(tup))

字符串

你想找到所有元素的平均值还是只找到一个特定轴的平均值？第一个案例试试这个

weeks = [(1, 7),
     (8, 14),
     (15, 21),
     (22, 28),
     (29, 35),
     (36, 44)
     ]
  np.mean(weeks)

字符串