假设现在有3个频谱数据，每个数据有250*250个网格，每个网格有100个数据,分别代表100个时刻，怎么将这3个数据建立高斯分布模型？写一段可行的代码

为了将这3个频谱数据建立高斯分布模型，我们需要先将每个网格上的100个数据进行统计分析。可以使用numpy中的mean和cov函数计算均值和协方差矩阵。然后，我们将三个网格的统计信息分别存储在一个列表中。最后，我们可以使用scipy库中的multivariate_normal函数拟合高斯分布模型。

下面是一段可行的python代码：

import numpy as np
from scipy.stats import multivariate_normal

# 生成3个真实的频谱数据
data1 = np.random.rand(250, 250, 100)
data2 = np.random.rand(250, 250, 100)
data3 = np.random.rand(250, 250, 100)

# 定义每个网格的均值和协方差矩阵列表
means = []
covariances = []

# 分别计算三个频谱数据的均值和协方差矩阵
for data in [data1, data2, data3]:
    # 计算每个网格上100个数据的均值
    mean = np.mean(data, axis=2)
    # 计算每个网格上100个数据的协方差矩阵
    covariance = np.cov(data.reshape(-1, 100), rowvar=False)
    # 将均值和协方差矩阵保存到列表中
    means.append(mean)
    covariances.append(covariance)

# 拟合高斯分布模型
model1 = multivariate_normal(mean=means[0].flatten(), cov=covariances[0])
model2 = multivariate_normal(mean=means[1].flatten(), cov=covariances[1])
model3 = multivariate_normal(mean=means[2].flatten(), cov=covariances[2])

这段代码首先生成了三个250×250×100的频谱数据。然后，它循环处理每个数据，计算每个网格的均值和协方差矩阵，并将它们存储在列表中。最后，它使用scipy库中的multivariate_normal函数拟合高斯分布模型。注意，我们将每个网格的均值和协方差矩阵展平为向量，以便作为multivariate_normal函数的输入。

请注意，这只是一个简单的示例代码，实际使用时还需要根据具体数据进行修改和优化。