df_co_i=df_co[df_co.stds>=0.0001]

根据你提供的引用内容，df_co_i是一个新的数据框，它是从df_co中筛选出stds大于等于0.0001的行所得到的。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [机器学习（10）——假设检验和回归分析](https://blog.csdn.net/WHJ226/article/details/125460365)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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相关问题

详细解释这段代码 if self.args.shared_params: # print (f"This is the shape of last_hids: {last_hid.size()}") obs = obs.contiguous().view(batch_size*self.n_, -1) # shape = (b*n, n+o/o) agent_policy = self.policy_dicts[0] means, log_stds, hiddens = agent_policy(obs, last_hid) # hiddens = th.stack(hiddens, dim=1) means = means.contiguous().view(batch_size, self.n_, -1) hiddens = hiddens.contiguous().view(batch_size, self.n_, -1) if self.args.gaussian_policy: log_stds = log_stds.contiguous().view(batch_size, self.n_, -1) else: stds = th.ones_like(means).to(self.device) * self.args.fixed_policy_std log_stds = th.log(stds)

这段代码是一个if语句块，判断了一个名为self.args.shared_params的变量是否为True。

如果为True，执行下面的代码块，首先将obs变量进行形状变换，使其形状变为(batch_size * self.n_, -1)。其中，batch_size表示批次大小，self.n_表示agent的数量，-1表示自动推断。这里的obs是神经网络中的输入，包含了当前的状态信息。

接着，从self.policy_dicts字典中获取第一个策略模型agent_policy，并将obs和last_hid作为其输入，得到该模型的输出means、log_stds和hiddens。

接下来，对means、hiddens和log_stds进行形状变换，使其恢复为(batch_size, self.n_, -1)的形式。如果self.args.gaussian_policy为True，则log_stds仍然表示标准差的对数值；否则，将means设置为一个全1的张量，并将其与self.args.fixed_policy_std相乘得到标准差，再计算其对数值。最终得到的means、hiddens和log_stds将作为神经网络的输出，用于指导接下来的动作选择。

详细解释这段代码 if means.size(-1) > 1: means_ = means.sum(dim=1, keepdim=True) log_stds_ = log_stds.sum(dim=1, keepdim=True)

这段代码的作用是计算一组数据的平均值和标准差的对数值。

首先，代码中的`means`和`log_stds`都是包含多个数据的张量，其中`means`表示这些数据的平均值，而`log_stds`表示这些数据的标准差的对数值。

接下来，代码中的`means.size(-1)`是获取`means`张量的最后一个维度的大小，也就是这组数据的数量。如果这个数量大于1，说明这组数据中有多个数据，就需要计算这些数据的平均值和标准差。

具体来说，`means.sum(dim=1, keepdim=True)`会对`means`张量的第1个维度（也就是数据的维度）进行求和，得到所有数据的和，再用`keepdim=True`保持维度不变，最后得到一个形状为`(1, num_features)`的张量，其中`num_features`是数据的特征数量。

同样的，`log_stds.sum(dim=1, keepdim=True)`会对`log_stds`张量的第1个维度进行求和，得到所有数据标准差的对数值的和，也保持维度不变，最后得到一个形状为`(1, num_features)`的张量。

这样，就得到了这组数据的平均值和标准差的对数值，可以用于后续的计算。