Aller au contenu

Moyenne pondérée

Les résultats aux évaluations d'un élève sont regroupés dans une liste non vide composée de couples (note, coefficient). Dans ce couple :

  • note est un nombre de type flottant (float) compris entre 0.0 et 20.0
  • coefficient est un nombre de type entier (int) strictement positif

Écrire une fonction moyenne qui renvoie la moyenne pondérée de cette liste donnée en paramètre.

Comparaison de nombres flottants

Lorsqu'on écrit a = x ou x est un nombre réel, la valeur de a enregistrée en machine est une valeur approchée de x (quelques fois la valeur exacte). Cette valeur approchée a la forme d'un nombre flottant (le type float en Python). En conséquence, alors que des calculs et des comparaisons peuvent être effectués de manière exacte sur des réels, ils ne le sont que de manière approchée sur leur représentation en machine. On peut donc obtenir par exemple, avec a = x et b = y, l'expression a == b évaluée à True alors que x et y sont différents.

C'est pourquoi les tests ne vérifient pas l'égalité des résultats et des valeurs attendues mais leur proximité.

Ainsi, on peut vérifier que \(\sqrt{2} \approx 1,414214\) en faisantassert abs(1.414214 - sqrt(2)) < 1e-6. Ce test vérifie que les deux valeurs sont proches à \(10^{-6}\) près.

Exemple

Le calcul suivant illustre l'exemple :

\[\frac{2×15,\!0 + 1×9,\!0 + 3×12,\!0}{2+1+3} = 12,\!5\]
🐍 Console Python
>>> moyenne([(15.0, 2), (9.0, 1), (12.0, 3)])
12.5
###(Dés-)Active le code après la ligne # Tests (insensible à la casse)
(Ctrl+I)
Entrer ou sortir du mode "deux colonnes"
(Alt+: ; Ctrl pour inverser les colonnes)
Entrer ou sortir du mode "plein écran"
(Esc)
Tronquer ou non le feedback dans les terminaux (sortie standard & stacktrace / relancer le code pour appliquer)
Si activé, le texte copié dans le terminal est joint sur une seule ligne avant d'être copié dans le presse-papier
Évaluations restantes : 10/10
.65038.128013.9875s3_èufvIy n7aêS1me(P24V:twi][h*)6Oo;bcdg/0làqp.rL-,=+Nk5Rxé050P0u0B0p0D0T0d0m0O0T0p0d0d0$010B0D0W010406050d0h0t0t0p0Y0l040r0L0T0h110L0n0m020p0t0W0M0m0+0u1b0Y0V0h0u0d050R181a1c1e160W041C1J051M0R1M1O1J160P0D0j0_0{0}0 0G0D0Q0G0T1$0G0B14050;0N0T0u1X0|0~011#1%1)1%0B1/1;1-0B0N0L0P1e1.0Y1K0B0G0_1h0d0W0p0n0 0x011?1Z010i0?0u0n1p0u1-2e2g2l1^2o1;2r0t2t040b0m0w0Y0L0W0L0d0D1k1m0/2c0Y0Y0u0O2O1C2v0n1K0R2a2!0B2827290P2x0 1)0n2q2L1-1U1W0`1@2.0D2:0n241V1-0W2T1K2Y2!35172f1m2_2m2~0Y1b0T140s2X3915382w3b1^3d3f140x3j2g3l2Y2-013q0p3g040e3u2Z163x3o0 3A3C0y3F3w393y3L140*3O3H3Q3J3z0L3e3B140J3V3m3a1Y3p3!3r040o3O1L331C2@2%0P2+3y0O242D0.1V1K320u343k3=3~0/463n3,0 0)140/0i3=3I4d010C140m4j3X4l0n0i140t0L0l2q2:4q4c2`0113040v4B3+4D0n142~0B1A0f2K0n0/2T1A4I3y4F0I0A3V0m4$4p4k4K140O190h0T4Q0L2|0B1B1D3k4(4r4D0L140$3O4`4C2m0t4u040S0X0S4#4%3*3R4+4-4/3~0u0i0i4@35514J2m4}044 4^3v5n3y0t0D14595t3G4%5v3Y4f040i3!505c3Y4F4H5B4b5o3p4M0L4O4W5M140#5K4)3c4+0L5i4i5P5L4l4Y5!4{5p4n042|5/525S044N4P4R4T0u4V5+5#1^4F4!5P065D5D5,4*044,0t4.4:4=5l4_6b5p140%5s5m6l5`5h5j5^5R0 5q0H6v5d5{5U0u5a695E4s5e6f5g5(5j6j5u6r6x6n6p6k633K5%5)6F6H4D5G2T0B0h0Y0n6A3Y4L6d5f6h0n4?6,4l5q0R6@6c6e6g6t5k3)0R49453?740R3_1C0B3{792)2#23252%0p1:763_1I5Q3y2T0t0f0i0p0)0u0f0G0e141u1w1y1A0m66371P3l0G0s0m0D0P0 2N0u0Y0p2O0!0d2g0d0!2|1U0O2D0k0B0-7R2O0m7V0n0^7Z0D7#050p3y0G0u0p4T2/4f0m0G2T0i0 037P7*0D1l7U7W7Y4S7;2t0m110B1;0 0w7Q1b2}0B0m7}140c0a1C0p2!7J3l1J0z7Q2M1l0m2T3~1F4S0-6E7H1T1V3y7{4w0n2N871m2|5I141I8O0P8Q8S888g20042f0Y3~6)0D0Y0m0h1m6(0W1;1L8y040Z7@3~7.2(0h2V8T8`8M2^4l1`1(1*1,7n3Y2z2q2s142F0r0O0Y128o0w0l2a1l3=445Q3647739d4l5G5I0Y6{2m5N5W6I6C5V625:645Y9E6s6M5*376V4E140I9P6x5=5@5P6!5$9J5}1l5 619T9M0 656Z6Q015q0X9_719y752!7l1N041A8o0-1y1V3B2q4O0m0U9541974D991|1+2u9/2n2p2B2D9j9l9n2G9q0G9s5+9u3*9w3v059|9U9B5J9$9?6.0u1;2C6=9Y9@9!6+aG9U6.5|0d4:4S7Q606O2Z9?9;676aaS5T9K5m9%1^5q6T6Pa*a1aKa89H4D4F0Fa`535y56a~9N040E9=a?6 aNa:aNaIa^aM9L5_9:14a}bf6w015x3hb2bhb4b6ak9^9`671C9|1P3@77427m0K1m320-0i0g2T7R8p7@445xbJ1=0j8B8T0XacbB0j7I7K7M7O4O86880pbS0O8b7!7$7(b(1mb*2U7L8c7=8~987`7|2|7~805i83857S8T0!b?b,7:7#2k8(0u8j8l2ga88pb 8r8t0R8v1C8x7m8k0h0m0P004=7)0q0Bac2@7^1*ah9c9?9fan9i0m9k9m0W9oatav37ax7G37aCak5G4hbp4m4oc!4t4v4x4z8K9.bg9V4Gc%a+9*aX4Ua!9za{9W7F3k685bb76:2K6ib94~aN545z58bsc.6.6}6L5)c_a.6R5rd7b05A35c 4$9?aE9DaRak6.0Db9aPbb0N147R0n0Qc,479U9Gbk3RdB042Ac!dJc-blaT6DaV5~aY9-dHak4Y4Z6Za)dvc=dP9Odudc6X6ud-blbad;6BaUaW9,c_a$bic;5?d+bra(6Gdi3z6J6gd36=dh9?5q6obbd/9S6Ubt146zd@6-d*e36GaHe7dfd:6q9Ueda;2Ze5dd9Rdbbl6$0:6)aQevd)6/6K6;6?em6^146`eP6|6:b8bw723 2!axbX3lcC3Y8P1l8$8U4t5q8Ye)8!e+7Tcd1-1v048=2f0O0)1Ce`cu008=8f0h8^8K1Sa08}2c900Y922W8LadcD1{9bajc.cI9h2EcLaqcOas9reI47cT475+cWd.9)e15ZeT9(eWeJc.d?fJdSc=dV9+dXd|dId~dKene0fV5-14b5eXbye#9 1Ja20ma40ha62Aa9abfhe(98cEflc`2mfo2CcKcMar9pfv9t3@cU9xeZerfD9$e5fLeifCd_dWc^e1bjdR6BdxfYc{b4gkdZc.bnb1go9Ff!3)b7eCfGa/d6gC6W9)fPc@aZgjd gngl5Xgqc!gu3igwb3f#dobxg8bz7kbCa0bE0mbGbIbK7@0{g)7p0DbQ0mbS0Y8C0nbVfhe$167J7L7N01g@g_0!5I0n931l2:0T8)8Ag^8T0mh6h80nha8_b{afb}7Q8q7 8183h3c6hh2Ohk8ecdcf3#8ncj0n5G8s8u8w0s8{0(8D8F0L8H0P8J0m1s0/0h0,g)1c8-g^cu1=g.1)0d9Kf9f@aff_1}fmblf}aofrcNcPg3awg5fzcVg8aD4g5ic!5=4pgU3K554w4yhjdGaAfTc:i7e6gHd`fRe1d$epeAeseNebewgEfMdL141Ee15OgO9I5|d504elivfWfIgeeE149CaNdQgsfNgaiBgpfFiH9IiJied!9Wdy149#iW6cggfQgiih5.iog9de0f6 isejdkgF3zdMiyi.14iAiQ6BiYezdriMaFi)gxigiT9(iDi 04iViKj3gBjcb39Xi{0Ldzi{dT4OgId{imeD3yeF6(6*efeLe84;eaiEeSj96seVjkc~gY4a9}3^g$770:0=0@04.