среднеквадратичное значение в numpy и сложности матрицы и массивов numpy

Кто-нибудь может направить меня в раздел руководства по numpy, где я могу получить функции для выполнения вычислений среднеквадратичного значения ... (я знаю, что это можно сделать с помощью np.mean и np.abs .. разве нет встроенного .. если нет почему ?? .. просто любопытно .. без обид)

может кто-нибудь объяснить сложности матрицы и массивы (только в следующем случае):

U - это матрица (T-by-N или u, скажем, T cross N), Ue - другая матрица (T-by- N) Я определяю k как массив numpy

U [ind,:] по-прежнему матрица

следующим образом k = np.array (U [ind,:])

, когда я печатаю k или набираю k в ipython

, отображается следующее

K = array ([[2,.3 .....
              ......
                9]])

You см. двойные квадратные скобки (что, я думаю, делает его многослойным) что дает ему shape = (1, N)

, но я не могу назначить его массиву, определенному таким образом

l = np.zeros(N)
shape = (,N) or perhaps (N,) something like that

l[:] = k[:]
error:
matrix dimensions incompatible

Есть ли способ выполнить назначение вектора, которое я собираюсь сделать ... Пожалуйста, не делайте этого t скажите мне сделать это l = k (это противоречит цели ... У меня разные ошибки в программе .. Я знаю причины .. Если вам нужно, я могу прикрепить фрагмент кода)

написать цикл - это глупый способ ... который я использую пока ...

Надеюсь, я смог объяснить .. проблемы, с которыми я столкнулся ..

касательно ...