如何在python中实现这个等式？

其中μ是向量的平均值，σ2是方差，u2是所有向量方差的平均值

例如，对于向量[0 1 0 0]，结果应为0.0833 0.3333 0.0833 0

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（维纳变换向量）

在实现您自己的统计数据之前，您是否研究过SciPy

SciPy有许多模块是用NumPy实现的（C编写的，所以它比Python快，

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但是可以从Python调用，使用Python语法）。因此，也许您不需要自己编写任何代码。

我完全同意并希望加强这一点：只需自己作为练习来实现这一点。如果您需要在生产代码中使用它，那么我郑重地敦促您不要重新发明轮子。您的实现可能会更不稳定、更慢，并且更难维护。如果每个人都使用相同的代码，此代码最终将是最佳的（不总是正确的，但通常是一个很好的假设）。我看到的方程看起来定义得很好，带有常数（假设你有多个n1和n2值，方程适用于它们的所有值？），但在你对常数的解释中，现在还不清楚“向量”（用X（n1，n2）表示）是什么意思；是一个向量，其中你固定了一个n1的值，然后这个向量是你迭代所有n2的选择时得到的X中的值的向量？