两个大型2d列表之间的python快速均方误差

快速计算两个大型2D列表之间的Python均方误差可以使用以下代码：

import numpy as np

def calculate_mse(list1, list2):
    array1 = np.array(list1)
    array2 = np.array(list2)
    mse = np.mean((array1 - array2) ** 2)
    return mse

这段代码使用了NumPy库来进行快速的数值计算。首先，将两个2D列表转换为NumPy数组，然后使用数组运算计算均方误差（MSE）。最后，返回计算得到的均方误差值。

使用该函数，你可以传入两个大型2D列表作为参数，例如：

list1 = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
list2 = [[2, 3, 4], [5, 6, 7], [8, 9, 10]]

mse = calculate_mse(list1, list2)
print("均方误差：", mse)

输出结果为：

均方误差： 2.6666666666666665

这个函数适用于任意大小的2D列表，可以用于比较图像、矩阵等数据结构之间的差异。

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