计算两个NumPy数组的平均绝对误差(MAE)，我的实现是否正确？

你给出的平均绝对误差（MAE）定义为：所有对应元素绝对差值的平均值，你写的这段代码完全符合该计算逻辑，是正确的。

代码逻辑拆解 #

Data = nib.load(File).get_fdata()
data = nib.load(file).get_fdata()

mae = np.mean(np.abs(Data - data))

• Data - data：对两个数组执行逐元素减法，得到每个位置的差值数组
• np.abs()：为差值数组的每个元素取绝对值，匹配MAE公式里的绝对差要求
• np.mean()：计算所有绝对差值的平均值，完全对应MAE的定义

注意事项 #

• 要确认File和file指向两个不同的目标文件（比如真实数据和对比/预测数据），如果路径错误导致两个数组完全相同，MAE会返回0，这是业务逻辑问题，而非代码实现问题
• nib.load(...).get_fdata()返回的是兼容NumPy运算的数组类型，可正常执行后续算术操作，无需额外处理

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user20874428