调用numpy库的相关函数，完成如下计算 对一段距离共丈量了6次，结果见下表，求平均值、观测值中误差平均值中误差

首先，为了计算平均值和中误差，你需要提供具体的数值数据。然而，如果你只是想了解如何使用NumPy库来完成这种统计计算，我可以指导你。NumPy是一个强大的Python库，用于处理数组操作和数学运算。

假设你的距离测量数据存储在一个名为`distance_measurements`的NumPy数组中，你可以按照以下步骤计算：

1. **计算平均值**:
使用`numpy.mean()`函数可以计算数值的平均值。例如：

   import numpy as np

   average_distance = np.mean(distance_measurements)

2. **计算标准偏差（中误差的一种表示）**:
平均值的标准偏差通常被视为中误差的一个估计，可以用`numpy.std()`函数得到，然后除以根号n（样本数量）：

   std_deviation = np.std(distance_measurements) / np.sqrt(len(distance_measurements))

或者直接通过`np.std(distance_measurements, ddof=1)`获取无偏估计，其中`ddof=1`表示样本方差。

请注意，上述代码需要你先将你的数据转换成NumPy数组。如果数据在列表或其他形式，可以使用`numpy.array()`进行转换。

# 假设你的数据是一个列表
data = [数值1, 数值2, ..., 数值6]
distance_array = np.array(data)

# 然后继续上面的计算