用Python求两个4*4的数组的mse

在Python中，Mean Squared Error (MSE) 是评估两个数组之间差异的一个常用指标，特别是在预测模型的性能评估中。对于两个4x4的数组，你可以按照以下步骤计算它们的MSE：

1. 首先，你需要导入必要的库，如`numpy`，它提供了方便的数学运算功能。

import numpy as np

2. 创建或者加载你的两个4x4数组，假设它们是`array1`和`array2`。

array1 = np.array([[a11, a12, ..., a14], [a21, a22, ..., a24], ...])
array2 = np.array([[b11, b12, ..., b14], [b21, b22, ..., b24], ...])

3. 计算每个对应元素的差值，并平方得到误差矩阵。

errors = (array1 - array2)**2

4. 将误差矩阵相加并除以总元素数（这里是16），得到MSE。

mse = np.mean(errors)

完整的代码示例：

import numpy as np

# 假设你有两个4x4的数组
array1 = np.random.rand(4, 4)
array2 = np.random.rand(4, 4)

# 计算MSE
error_matrix = (array1 - array2)**2
mse = np.mean(error_matrix)

print("The Mean Squared Error is:", mse)