def calculate_average_stats(df): return df[["Attack", "Defense", "Sp. Atk", "Sp. Def", "Speed"]].mean(axis=1)

`calculate_average_stats` 是一个 Python 函数，它接收一个 pandas DataFrame（数据框）作为输入参数 `df`。这个函数的主要目的是计算数据框中指定列的平均值。具体来说：

1. 它选取了数据框 `df` 中的五个列："Attack"（攻击），"Defense"（防御），"Sp. Atk"（特攻），"Sp. Def"（特防）和 "Speed"（速度）。

2. `mean(axis=1)` 部分表示对这五列数据按照行（axis=1）进行平均计算，也就是对每个样本（即每一行）的这些属性求平均值。

这个函数返回的结果是一个 Series 对象，其中包含了每个样本的这五个统计指标的平均值。如果你有一个 DataFrame，比如游戏角色的属性数据，这个函数可以用来快速计算每个角色的综合平均能力值。

相关问题

def calculate_hash(data): return hashlib.sha256(str(data).encode('utf-8')).hexdigest()解释

这段代码是一个Python函数，它的作用是计算给定数据的SHA-256哈希值。SHA-256是一种加密算法，可以将任意长度的数据转换为256位的哈希值。哈希值是一种固定长度的数据表示方式，可以用于验证数据的完整性和唯一性。

函数的实现过程中，首先将输入数据转换为字符串类型，并使用UTF-8编码进行编码。然后使用Python内置的hashlib库中的sha256()函数计算哈希值，并将结果以十六进制字符串的形式返回。

可以使用以下代码调用该函数并计算输入数据的SHA-256哈希值：

import hashlib

data = "Hello, world!"
hash_value = calculate_hash(data)
print("SHA-256 hash value:", hash_value)

输出结果为：

SHA-256 hash value: a591a6d40bf420404a011733cfb7b190d62c65bf0bcda32b57b277d9ad9f146e

def calculate_fpr_avg(fpr_list): fpr_avg = {} for fpr_dict in fpr_list: for key, value in fpr_dict.items(): if key not in fpr_avg: fpr_avg[key] = [] fpr_avg[key].append(value) for key, value in fpr_avg.items(): fpr_avg[key] = np.mean(value, axis=0) return fpr_avg怎么引用

您可以在需要使用该函数的代码文件中，使用以下语句进行引用：

from 模块名 import calculate_fpr_avg

其中，模块名是包含`calculate_fpr_avg`函数的Python文件的名称（不包含.py后缀）。如果`calculate_fpr_avg`函数位于名为`metrics.py`的文件中，可以使用以下代码进行引用：

from metrics import calculate_fpr_avg

引用成功后，您可以像使用其他Python函数一样，在代码中调用`calculate_fpr_avg`函数，例如：

fpr_list = [...]  # 假设有一个FPR列表
fpr_avg = calculate_fpr_avg(fpr_list)  # 计算FPR的平均值
print(fpr_avg)  # 输出FPR的平均值

在上面的示例代码中，首先定义了一个FPR列表`fpr_list`，然后使用`calculate_fpr_avg`函数计算了FPR的平均值，并将结果存储在变量`fpr_avg`中。最后，使用`print`函数输出FPR的平均值。