以下是一个示例解决方案，用于计算在不同层次聚合时的测量误差。

import numpy as np

# 生成示例数据
data = np.array([[1, 2, 3],
                 [4, 5, 6],
                 [7, 8, 9],
                 [10, 11, 12]])
                 
# 定义聚合函数
def aggregate_data(data, level):
    if level == 0:
        return np.mean(data)  # 求全局平均值
    elif level == 1:
        return np.mean(data, axis=0)  # 求每一列的平均值
    elif level == 2:
        return np.mean(data, axis=1)  # 求每一行的平均值

# 计算不同层次聚合时的测量误差
errors = []
for level in range(3):
    aggregated_data = aggregate_data(data, level)
    error = np.sum(np.abs(data - aggregated_data))  # 计算误差
    errors.append(error)

print(errors)

这个示例代码中，首先生成了一个示例数据 data，它是一个4x3的二维数组。然后定义了一个 aggregate_data 函数，根据传入的 level 参数选择不同的聚合方式，其中 level 参数为0时表示全局聚合，为1时表示按列聚合，为2时表示按行聚合。该函数使用 numpy.mean 函数对数据进行聚合。最后，在一个循环中，分别计算了在不同层次聚合时的测量误差，将其存储在一个列表中并打印出来。

请注意，该示例代码仅作为演示用途，实际应用中可能需要根据具体需求进行适当修改。