accuracies_mean = np.array([np.mean(v) for k,v in sorted(k_to_accuracies.items())])

这段代码计算了一个字典 `k_to_accuracies` 中每个键值对中值 `v` 的均值，并将结果存储在一个 NumPy 数组 `accuracies_mean` 中。

具体来说，代码通过以下步骤完成：

1. 使用 `sorted` 函数对字典 `k_to_accuracies` 的键进行排序，以确保按照键的顺序进行计算。
2. 使用列表推导式遍历排序后的键值对。在每次迭代中，将值 `v` 传递给 `np.mean` 函数，计算 `v` 中元素的均值。
3. 将每次迭代得到的均值添加到一个新的列表中。
4. 最后，使用 `np.array` 函数将新的列表转换为 NumPy 数组，并将结果赋值给变量 `accuracies_mean`。

以下是一个示例：

import numpy as np

k_to_accuracies = {3: [0.8, 0.9, 0.85], 5: [0.75, 0.82, 0.78], 10: [0.88, 0.92, 0.9]}

accuracies_mean = np.array([np.mean(v) for k, v in sorted(k_to_accuracies.items())])

print(accuracies_mean)

输出结果为：

[0.85       0.78333333 0.9       ]

这里的 `accuracies_mean` 数组包含了每个键值对中值的均值。具体来说，第一个值 `[0.8, 0.9, 0.85]` 的均值为 `0.85`，第二个值 `[0.75, 0.82, 0.78]` 的均值为 `0.78333333`，第三个值 `[0.88, 0.92, 0.9]` 的均值为 `0.9`。