背景介绍

数据统计是计算机编程中常见的基础任务之一，能够帮助开发者快速分析数据的分布特征。Python作为一门通用编程语言，提供内置的数据处理函数，使得任务实现变得高效且易于维护。本文通过Python脚本，展示如何计算一组用户年龄的平均值与最大值，并强调统计计算的核心知识。

思路分析

要计算平均年龄和最大值，需分别实现以下逻辑：
1. 平均值计算：将所有数据相加，除以数据的个数（即除以长度）
2. 最大值计算：使用内置的max()函数获取最大值

这两个统计操作分别依赖于列表的sum()和max()方法，展示了Python在处理这类简单统计任务时的优势。

代码实现

def calculate_stats(data):
    # 计算平均年龄
    avg_age = sum(data) / len(data)

    # 计算最大值
    max_age = max(data)

    return avg_age, max_age

# 示例数据
user_ages = [25, 30, 28, 19, 32]

# 计算平均和最大值
avg, max_val = calculate_stats(user_ages)

# 输出结果
print(f"平均年龄：{avg:.2f}, 最大值：{max_val}")

总结

本项目展示了Python编程语言在数据处理方面的强大能力。通过实现平均值与最大值的统计函数，不仅巩固了Python在基础计算领域的应用，还深化了对统计学原理的理解。该脚本可独立运行，适合用于教学或项目开发，同时强调了数据处理中核心知识的实用价值。

学习价值：掌握了如何使用Python处理简单统计数据的能力，理解了Python在数据处理中的高效性。