TypeError: ufunc 'floor_divide' not supported for the input types, and the inputs could not be safely coerced to any supported types according to the casting rule ''safe''

这个错误通常是由于 `//` 操作符的两个操作数类型不兼容所引起的。在本例中，`k` 和 `mu` 可能具有不同的数据类型，或者 `x` 中的某些元素具有不同的数据类型。因此，当 `//` 操作符应用于这些操作数时，它会引发“ufunc 'floor_divide' not supported for the input types”错误。为了解决这个问题，你需要确保所有的操作数具有相同的数据类型，或者将它们强制转换为相同的数据类型，以便使 `//` 操作符能够正常工作。你可以尝试使用 `int()` 函数将 `k` 和 `mu` 转换为整数类型，或者使用 `astype()` 方法将 `x` 中的元素转换为整数类型。另外，你可以尝试使用 `np.floor_divide()` 函数代替 `//` 操作符，因为 `np.floor_divide()` 函数可以处理不同类型的操作数。例如，你可以按照以下方式修改 `calculate_C` 函数：

import numpy as np

def calculate_C(k, mu, x):
    numerator = 80 * 200 / k
    denominator = 0.02 * np.sum([k * mu / np.floor(xi) for xi in x])
    c = numerator + denominator
    return c

这里，使用 `np.floor()` 函数来取 `x` 中元素的整数部分，以确保 `//` 操作符的两个操作数类型相同。然后，使用 `np.sum()` 函数来计算列表中所有元素的总和。最后，你需要导入 NumPy 库来使用 `np.floor()` 和 `np.sum()` 函数。在循环中调用 `calculate_C` 函数时，传递 `mean` 和 `df` 作为参数即可。