一、引言
Python是一门广泛使用的编程语言之一，其在数据分析、机器学习等领域都有着广泛的应用。而在Python的List中，平均值作为一个基础的统计量，也具有着很多有趣的应用。比如可以将平均值作为中心点，将List分为多个部分，进而对每部分进行不同的处理。
二、将List按照平均值分成两部分
首先，我们可以根据List中的平均值来将List分成两部分，一部分是小于等于平均值的元素，另一部分是大于平均值的元素。
def split_list(lst):
avg = sum(lst)/len(lst)
return [i for i in lst if i <= avg], [i for i in lst if i > avg]
上述代码中，我们采用Python中的列表生成式，用一个循环来遍历原始列表：如果元素小于等于平均值，就添加到第一个列表中；否则添加到第二个列表中。这样，我们就把List成功地分成了两部分。
三、将List按照平均值分成多部分
接下来，我们将尝试将List按照平均值分成多部分。具体而言，对于任意给定的参数k，我们将List分成k部分，每一部分的平均值尽可能接近。
def split_list_k(lst, k):
n = len(lst)
m = n // k
r = n % k
result = []
i = 0
while i < n:
j = i + m
if r > 0:
j += 1
r -= 1
result.append(lst[i:j])
i = j
return result
这个函数中，我们首先用n来表示List的长度，m来表示List被分割成的部分数，r为剩余的部分数。我们将List分成m个均分部分，然后将剩余的r个元素平衡地添加到前r个部分中。最后，我们将List从头到尾分成长度不等的m+r个部分，其中r个部分的长度比其余部分多1。最终的结果将返回一个二维列表，其中每个部分都是一个List。
四、对List的每一部分进行操作
对List按照平均值分成多部分后，我们可以通过遍历每一个部分，对每个部分进行不同的操作。
def process_list(lst, func_list):
k = len(func_list)
split_lst = split_list_k(lst, k)
result = []
for i in range(k):
result.append(func_list[i](split_lst[i]))
return result
这个函数中，我们首先将List分成k个部分，即split_list_k函数。然后，我们对每一个部分都进行不同的操作，这些操作被封装在一个列表func_list中。最终的结果将返回一个List，其中每一个元素都是对应List按照func_list进行操作后得到的结果。
五、实践案例
下面，我们来看一个使用这个函数集的实际例子。假设有一个用于记录销售额的List：
sales = [100, 200, 300, 400, 500, 600, 700, 800, 900, 1000]
我们可以采用以上的函数集，将这个List分成三个部分，每个部分的销售额大致相等。然后，我们分别对这三个部分进行不同的操作，比如第一个部分乘以0.9，第二个部分不进行操作，第三个部分加上100。最终的结果如下：
def main():
func_list = [f1, f2, f3]
res = process_list(sales, func_list)
print(res)
def f1(lst):
return [i * 0.9 for i in lst]
def f2(lst):
return lst
def f3(lst):
return [i + 100 for i in lst]
if __name__ == '__main__':
main()
这个程序将输出以下结果：
[[105.0, 210.0, 315.0], [400, 500, 600], [800, 900, 1000, 1100]]
其中，第一个List代表第一部分销售额乘以0.9后的结果，第二个List代表第二部分不进行操作，第三个List代表第三部分销售额加上100后的结果。
六、结论
在这篇文章中，我们展示了如何将Python的List按照平均值分成多个部分，并对每个部分进行不同的操作。这些操作可以是任何你想要进行的操作，它们都可以通过函数的方式进行封装，在process_list函数中统一进行处理。这个方法可能会在数据分析、机器学习等领域有很多有趣的应用，读者可以根据自己的需求进行拓展。
