有没有办法每隔30行循环一次矩阵/数组/df以返回scipy.stats.describe

是的，可以使用循环来实现每隔30行循环一次矩阵/数组/df并返回scipy.stats.describe的结果。下面是一个示例代码：

import numpy as np
from scipy import stats

# 生成一个示例矩阵/数组/df
matrix = np.random.rand(100, 10)

# 定义每隔30行循环一次的函数
def describe_every_30_rows(matrix):
    result = []
    for i in range(0, len(matrix), 30):
        subset = matrix[i:i+30]
        result.append(stats.describe(subset))
    return result

# 调用函数并打印结果
result = describe_every_30_rows(matrix)
for r in result:
    print(r)

这段代码首先生成了一个大小为100x10的示例矩阵/数组/df。然后定义了一个函数describe_every_30_rows，该函数接受一个矩阵/数组/df作为输入，并使用循环每隔30行取出子集，然后调用scipy.stats.describe函数计算子集的描述统计信息。最后，将每个子集的描述统计信息存储在一个列表中，并打印出来。

请注意，这只是一个示例代码，实际应用中可能需要根据具体情况进行适当的修改。另外，关于scipy.stats.describe函数的详细信息，可以参考腾讯云提供的SciPy文档：SciPy文档。