请介绍一个M*N的矩阵除方差外如何计算集中程度的方法，并给出相应的python代码。

除了方差以外，我们还可以使用其他方式来计算矩阵的集中程度。一种常用的方法是计算每个向量与矩阵的平均向量之间的欧几里得距离的平均值。距离越小，表示向量越集中，距离越大，表示向量越分散。

以下是计算矩阵集中程度的Python代码示例：

import numpy as np

# 创建一个 4*3 的随机矩阵
matrix = np.random.rand(4, 3)

# 计算矩阵的平均向量
mean_vector = np.mean(matrix, axis=0)

# 计算每个向量与平均向量之间的欧几里得距离
distances = np.sqrt(np.sum(np.square(matrix - mean_vector), axis=1))

# 计算矩阵的平均距离
mean_distance = np.mean(distances)

print("矩阵的平均距离为：", mean_distance)

在这个代码中，我们首先使用numpy库中的mean函数计算矩阵的平均向量，其中axis=0表示按列计算。然后我们使用numpy库中的square函数计算每个向量与平均向量之间的平方距离，并使用sum函数将每个向量的平方距离相加。最后，我们使用sqrt函数计算每个向量与平均向量之间的欧几里得距离，并使用mean函数计算矩阵的平均距离。

需要注意的是，这种方法也只适用于每个向量的维数相同的情况，如果矩阵中每个向量的维数不同，可以考虑使用其他方式度量矩阵的集中程度。