一个数字列表中找出与平均数最接近的数字(python)

def most_average(numbers):
    length = len(numbers)
    sum_num = 0
    for item in numbers:
        sum_num = sum_num + item
    ave = sum_num / length
    
    index = 0
    while index + 1 <= length:
        differ = abs(numbers[index]-ave)
        new_num = []
        new_num.append("differ")
        index = index + 1
    new_num.sort()
    most_ave = new_num[0] + ave
    return most_ave

给定一个数字列表，most_average()函数需要返回这个列表中与平均数最接近的数字，即与平均数的差值的绝对值最小的数字   不知道该怎么修改  求救大佬指点一二

from heapq import nsmallest
from numpy import *
a = [52, 69, 35, 65, 89, 15, 34]
b = mean(a)
print('平均值为：', b)
# 1是代表接近平均值的数据数量
r = nsmallest(1, a, key=lambda x: abs(x - b))
print('最接近平均值的数：', r)

参考一下，不用太过复杂，都有相关的模块可以实现，运行结果：

如有帮助，望采纳，谢谢

def most_average(numbers):
    length = len(numbers)
    sum_num = sum(numbers)
    '''
    for item in numbers:
        sum_num = sum_num + item
    '''
    ave = sum_num / length
    
    index = 0
    new_num = []
    while index + 1 <= length:
        differ = abs(numbers[index]-ave)
        new_num.append(differ)
        index = index + 1
    new_num.sort()
    most_ave = new_num[0] + ave
    return most_ave

一共两个错误：

一，你的new_num如果在while循环里面赋值为[]，然后再append的话，里面就永远只有一个值，是最后一个，所以你的初始化要在循环外面；二，你的append，你append的不是differ的值，而是字符串"differ"，改这两个地方就可以了
还有就是要求和，可以直接用sum(numbers)，可以简化代码

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