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

这段代码与之前的代码类似，但是计算的是准确率值列表 `v` 的标准差，并将结果存储在一个 NumPy 数组 `accuracies_std` 中。

假设 `k_to_accuracies` 是一个字典，其中键 `k` 是某个参数的取值，而值 `v` 是对应该参数取值下的一组准确率值。代码示例如下：

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

print(accuracies_std)

以上代码首先使用 `sorted` 函数对字典 `k_to_accuracies` 的键进行排序，然后使用列表推导式遍历排序后的键值对。在每次迭代中，通过 `np.std` 函数计算准确率值列表 `v` 的标准差，并将结果添加到一个新的列表中。

最后，通过 `np.array` 函数将新的列表转换为 NumPy 数组，并将结果赋值给 `accuracies_std` 变量。

输出结果为：

[0.04898979 0.02915476 0.01825742]

这里的 `accuracies_std` 数组包含了每个参数取值下的准确率标准差。

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

这段代码使用了列表推导式和字典的排序功能来计算准确率的均值，并将结果存储在一个 NumPy 数组 `accuracies_mean` 中。

假设 `k_to_accuracies` 是一个字典，其中键 `k` 是某个参数的取值，而值 `v` 是对应该参数取值下的一组准确率值。代码示例如下：

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)

以上代码首先使用 `sorted` 函数对字典 `k_to_accuracies` 的键进行排序，然后使用列表推导式遍历排序后的键值对。在每次迭代中，通过 `np.mean` 函数计算准确率值列表 `v` 的均值，并将结果添加到一个新的列表中。

最后，通过 `np.array` 函数将新的列表转换为 NumPy 数组，并将结果赋值给 `accuracies_mean` 变量。

输出结果为：

[0.85       0.78333333 0.9       ]

这里的 `accuracies_mean` 数组包含了每个参数取值下的准确率均值。

plt.errorbar(k_choices,accuracies_mean,yerr = accuracies_std)

这段代码使用 `plt.errorbar` 函数绘制了一个误差线图，其中 x 轴表示 `k_choices`，y 轴表示 `accuracies_mean`，并且误差条的长度由 `accuracies_std` 决定。

假设 `k_choices` 是一个列表，包含了不同的 `k` 参数取值；`accuracies_mean` 是一个与 `k_choices` 对应的均值数组；`accuracies_std` 是一个与 `k_choices` 对应的标准差数组。代码示例如下：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

k_choices = [3, 5, 10]
accuracies_mean = np.array([0.85, 0.78333333, 0.9])
accuracies_std = np.array([0.04898979, 0.02915476, 0.01825742])

plt.errorbar(k_choices, accuracies_mean, yerr=accuracies_std)
plt.xlabel('k')
plt.ylabel('Accuracy')
plt.title('Accuracy vs. k')
plt.show()

以上代码首先导入了 `matplotlib.pyplot` 库，并将 `k_choices`、`accuracies_mean` 和 `accuracies_std` 数组作为参数传递给 `plt.errorbar` 函数。通过设置 `yerr` 参数为 `accuracies_std`，可以为每个数据点绘制与其对应的误差条。

接下来，使用 `plt.xlabel`、`plt.ylabel` 和 `plt.title` 函数分别设置 x 轴、y 轴和图表的标题。

最后，使用 `plt.show` 函数显示绘制的图表。

输出结果为一个误差线图，其中 x 轴表示 `k` 参数的取值，y 轴表示准确率的均值，而误差条的长度表示准确率的标准差。