air=air.reshape((m[0]//3,3,m[2],m[3])).mean(axis=1) #print(air.shape) air=(air-np.tile(np.mean(air,0),(m[0]//3,,1,1))什么意思

这是一个numpy数组的操作。首先，`reshape()`函数将`air`数组从四维数组(m[0],m[1],m[2],m[3])转换为三维数组(m[0]//3,3,m[2],m[3])，其中`m`是一个四元组，表示`air`数组的形状。这个操作的目的是将`m[0]`这个维度划分为3个部分，并将其沿着第二个维度分组，即将原来的每个元素`(i,j,k,l)`划分为`((i//3),0,k,l)`、`((i//3),1,k,l)`和`((i//3),2,k,l)`三个元素。

接下来，`mean(axis=1)`函数将上述三个元素沿着第二个维度取平均值，即将三个元素的第二个维度(原来是3)压缩为1，得到一个新的三维数组，形状为`(m[0]//3,1,m[2],m[3])`。

最后，`-np.tile(np.mean(air,0),(m[0]//3,1,1,1))`表示将第一个维度为`m[0]//3`的数组`(np.mean(air,0))`在第二个维度上复制1次，在第三个和第四个维度上复制`m[2]`和`m[3]`次，得到一个与`air`数组相同形状的数组，然后将其从`air`数组中减去，得到新的`air`数组。这个操作的目的是将`air`数组中每个元素减去该元素所在行的平均值，即对每个像素点进行中心化处理。

相关问题

pos,neg= (y==1).reshape(m,1), (y==0).reshape(m,1)

这段代码是在将标签 y 中的正样本和负样本分别存储到两个数组 pos 和 neg 中。假设 y 是一个长度为 m 的标签向量，其中正样本的标签为 1，负样本的标签为 0。代码中的 (y==1) 会返回一个长度为 m 的布尔型向量，其中正样本的位置为 True，负样本的位置为 False，然后通过 reshape 函数将其转换为形状为 (m, 1) 的二维数组。同理，(y==0) 也会返回一个长度为 m 的布尔型向量，其中负样本的位置为 True，正样本的位置为 False，然后通过 reshape 函数将其转换为形状为 (m, 1) 的二维数组。最终将这两个二维数组 pos 和 neg 作为函数的返回值。

air=air.reshape((m[0]//3,3,m[2],m[3])).mean(axis=1)求air的时间距平

要计算air的时间距平，需要先计算出air的平均值，然后将air中每个时间步的值减去平均值，得到时间距平。

可以使用以下代码实现：

# 计算air的平均值
air_mean = air.mean(axis=0)

# 计算时间距平
air_anom = air - air_mean

这里的`air_mean`是一个四维数组，其形状为`(3, m[2], m[3])`，表示每个时间步的平均值。而`air_anom`也是一个四维数组，其形状与`air`相同，表示每个时间步的时间距平。