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:
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:
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:
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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