mean_perpix = np.mean(img, axis = 2).reshape(-1) mean_topper = mean_perpix[:

"mean_perpix = np.mean(img, axis = 2).reshape(-1)" 这一行代码实现了对图像数据进行处理，目的是计算每个像素的平均值。这里的 "img" 是一个图像数组，axis指定了对图像数组进行平均值计算的维度。当axis = 2时，表示对颜色通道进行平均值计算，即对RGB三个通道进行操作。结果是一个一维数组，包含了每个像素的平均值。

"mean_topper = mean_perpix[:n]" 是获取了上一步得到的平均值数组中的前n个元素。这里的 "mean_topper" 是一个新的数组，其中存储了前n个像素的平均值。

具体到代码中的 "n"，需要根据实际需求来确定。如果要获取所有像素的平均值，则可以将 "n" 设置为数组的长度，即 "n = len(mean_perpix)"。如果只想获取部分像素的平均值，则可以根据具体需求设置 "n" 的值。

总结起来，这段代码的作用是计算图像每个像素的平均值，并获取其中的前n个平均值，将其存储在一个新的数组中。

相关问题

写一个c函数复现以下代码 # 求每一列的均值 col_mean = np.mean(temp_arr, axis=0) # 每个元素减去所在列的均值 temp_arr = (temp_arr - col_mean).astype(int) n_largest = max_min_num n_smallest = max_min_num max_values = np.apply_along_axis(lambda x: np.sort(x)[-n_largest:], axis=0, arr=temp_arr) min_values = np.apply_along_axis(lambda x: np.sort(x)[:n_smallest], axis=0, arr=temp_arr) max_mean = np.mean(max_values, axis=0).astype(int) min_mean = np.abs(np.mean(min_values, axis=0)).astype(int) mean = (max_mean + min_mean) // 2

以下是复现上述代码功能的C函数：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <math.h>

void compute_mean(int rows, int cols, int temp_arr[rows][cols], int max_min_num) {
    int col_mean[cols];
    int i, j, k;
    int n_largest = max_min_num;
    int n_smallest = max_min_num;
    int max_values[cols][n_largest];
    int min_values[cols][n_smallest];
    int max_mean[cols];
    int min_mean[cols];
    int mean[cols];

    // 求每一列的均值
    for (j = 0; j < cols; j++) {
        int sum = 0;
        for (i = 0; i < rows; i++) {
            sum += temp_arr[i][j];
        }
        col_mean[j] = round(1.0 * sum / rows);
    }

    // 每个元素减去所在列的均值
    for (i = 0; i < rows; i++) {
        for (j = 0; j < cols; j++) {
            temp_arr[i][j] -= col_mean[j];
        }
    }

    // 求每列的最大值
    for (j = 0; j < cols; j++) {
        for (i = 0; i < rows; i++) {
            int val = temp_arr[i][j];
            for (k = 0; k < n_largest; k++) {
                if (k == 0 || val > max_values[j][k-1]) {
                    max_values[j][k] = val;
                    break;
                }
            }
        }
    }

    // 求每列的最小值
    for (j = 0; j < cols; j++) {
        for (i = 0; i < rows; i++) {
            int val = temp_arr[i][j];
            for (k = 0; k < n_smallest; k++) {
                if (k == 0 || val < min_values[j][k-1]) {
                    min_values[j][k] = val;
                    break;
                }
            }
        }
    }

    // 求每列最大值的均值
    for (j = 0; j < cols; j++) {
        int sum = 0;
        for (k = 0; k < n_largest; k++) {
            sum += max_values[j][k];
        }
        max_mean[j] = round(1.0 * sum / n_largest);
    }

    // 求每列最小值的均值的绝对值
    for (j = 0; j < cols; j++) {
        int sum = 0;
        for (k = 0; k < n_smallest; k++) {
            sum += min_values[j][k];
        }
        min_mean[j] = round(fabs(1.0 * sum / n_smallest));
    }

    // 求每列最大值均值和最小值均值的平均值
    for (j = 0; j < cols; j++) {
        mean[j] = round(0.5 * (max_mean[j] + min_mean[j]));
    }

    // 输出结果
    printf("col_mean: ");
    for (j = 0; j < cols; j++) {
        printf("%d ", col_mean[j]);
    }
    printf("\n");

    printf("max_values: ");
    for (j = 0; j < cols; j++) {
        printf("[ ");
        for (k = 0; k < n_largest; k++) {
            printf("%d ", max_values[j][k]);
        }
        printf("] ");
    }
    printf("\n");

    printf("min_values: ");
    for (j = 0; j < cols; j++) {
        printf("[ ");
        for (k = 0; k < n_smallest; k++) {
            printf("%d ", min_values[j][k]);
        }
        printf("] ");
    }
    printf("\n");

    printf("max_mean: ");
    for (j = 0; j < cols; j++) {
        printf("%d ", max_mean[j]);
    }
    printf("\n");

    printf("min_mean: ");
    for (j = 0; j < cols; j++) {
        printf("%d ", min_mean[j]);
    }
    printf("\n");

    printf("mean: ");
    for (j = 0; j < cols; j++) {
        printf("%d ", mean[j]);
    }
    printf("\n");
}

假设输入的数据存储在一个二维数组 `temp_arr` 中，其大小为 `rows` 行 `cols` 列。函数的第二个参数 `max_min_num` 表示求每列的最大值和最小值时，分别选取的个数。函数会依次输出 `col_mean`，`max_values`，`min_values`，`max_mean`，`min_mean` 和 `mean`，分别对应上述代码中的变量。

reports_avg = np.mean(reports_list, axis=0) matrices_avg = np.mean(matrices_list, axis=0) micro_auc_avg = np.mean(micro_auc_list) macro_auc_avg = np.mean(macro_auc_list) fpr_avg = np.mean(fpr_list, axis=0) tpr_avg = np.mean(tpr_list, axis=0) roc_auc_avg = np.mean(roc_auc_list, axis=0)出现ufunc 'add' did not contain a loop with signature matching types (dtype('<U326'), dtype('<U326')) -> None的问题怎么解决

这个错误通常是由于numpy数组中包含字符串类型的数据引起的。numpy中的大多数函数是针对数值类型的，不支持字符串类型的数据。解决方法是将字符串类型的数据转换为数值类型。你可以使用numpy中的astype()函数将字符串类型的数据转换为数值类型，例如：

reports_list = reports_list.astype(float)
matrices_list = matrices_list.astype(float)

如果你还有其他包含字符串类型数据的数组，也需要进行相应的转换。