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如何计算字典中多个矩阵的均值/中值/标准差?

计算字典中多个矩阵的均值/中值/标准差可以按照以下步骤进行:

  1. 遍历字典中的每个矩阵,将其转换为NumPy数组或其他适合进行数值计算的数据结构。
  2. 对每个矩阵进行相应的计算操作:
    • 均值:使用NumPy的mean函数计算每个矩阵的均值。
    • 中值:使用NumPy的median函数计算每个矩阵的中值。
    • 标准差:使用NumPy的std函数计算每个矩阵的标准差。
  • 将计算结果保存到一个新的字典或其他数据结构中,以便后续使用。

以下是一个示例代码,演示如何计算字典中多个矩阵的均值/中值/标准差:

代码语言:txt
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import numpy as np

def calculate_statistics(matrix_dict):
    result_dict = {}
    
    for key, matrix in matrix_dict.items():
        # 转换为NumPy数组
        matrix_array = np.array(matrix)
        
        # 计算均值
        mean_value = np.mean(matrix_array)
        result_dict[key + '_mean'] = mean_value
        
        # 计算中值
        median_value = np.median(matrix_array)
        result_dict[key + '_median'] = median_value
        
        # 计算标准差
        std_value = np.std(matrix_array)
        result_dict[key + '_std'] = std_value
    
    return result_dict

# 示例字典
matrix_dict = {
    'matrix1': [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]],
    'matrix2': [[2, 4, 6], [8, 10, 12], [14, 16, 18]],
    'matrix3': [[3, 6, 9], [12, 15, 18], [21, 24, 27]]
}

# 计算均值/中值/标准差
result = calculate_statistics(matrix_dict)

# 打印结果
for key, value in result.items():
    print(key + ':', value)

这段代码会输出每个矩阵的均值、中值和标准差,示例输出如下:

代码语言:txt
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matrix1_mean: 5.0
matrix1_median: 5.0
matrix1_std: 2.581988897471611
matrix2_mean: 10.0
matrix2_median: 10.0
matrix2_std: 5.163977794943222
matrix3_mean: 15.0
matrix3_median: 15.0
matrix3_std: 7.745966692414834

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