在编程中，计算平均数的方法主要可以分为以下几种：
简单平均值
这是最常见的计算平均值的方法，即把所有的数值加起来，然后除以数值的个数。公式为：
\[
\text{平均数} = \frac{\text{数1} + \text{数2} + \ldots + \text{数n}}{\text{n}}
\]
加权平均值
当不同的数据具有不同的权重时，可以使用加权平均值。加权平均值的计算方法是将每个数据与其对应的权重相乘，然后将所有乘积相加，最后再除以权重的总和。公式为：
\[
\text{加权平均数} = \frac{\text{数1} \times \text{权重1} + \text{数2} \times \text{权重2} + \ldots + \text{数n} \times \text{权重n}}{\text{权重1} + \text{权重2} + \ldots + \text{权重n}}
\]
移动平均值
移动平均值是一种用于平滑时间序列数据的方法，通过计算一段时间内的平均值来减少数据的波动，从而更好地反映数据的趋势。
中位数
中位数是将一组数据按照大小顺序排列后，位于中间位置的值。如果数据量是偶数，则中位数是中间两个值的平均值。公式为：
\[
\text{中位数} = \frac{\text{第}\frac{n}{2}\text{个数} + \text{第}\frac{n}{2}+1\text{个数}}{2}
\]
众数
众数是指一组数据中出现次数最多的值。
示例代码
```python
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
total = sum（numbers）
average = total / len（numbers）
print（"平均数为：", average）
```
如果需要计算加权平均值，可以修改权重参数：
```python
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
weights = [1, 2, 1, 2, 1]
total_weighted = sum（n * w for n, w in zip（numbers, weights））
average_weighted = total_weighted / sum（weights）
print（"加权平均数为：", average_weighted）
```
这些方法可以根据具体的应用场景和需求选择使用。