y1 = cv_results[:, :, tmplate, :].mean(axis=0).mean( axis=0) + cv_results[:, :, tmplate, :].reshape(25, -1).std(axis=0)

这行代码使用了 numpy 库对多维数组进行操作。假设 cv_results 是一个 4 维数组，其中第一个维度为样本个数，第二个维度为重复实验次数，第三个维度为模板个数，第四个维度为其他维度。那么：

- cv_results[:, :, tmplate, :] 选取了第 tmplate 个模板对应的所有数据，得到一个 3 维数组。
- .mean(axis=0) 对第一个维度求平均值，即对所有样本求平均值，得到一个 2 维数组。
- .mean(axis=0) 对第二个维度求平均值，即对所有重复实验求平均值，得到一个 1 维数组。
- cv_results[:, :, tmplate, :].reshape(25, -1) 将第三个维度和第四个维度合并，得到一个 2 维数组。25 是样本个数乘以重复实验次数，-1 表示自动计算第二个维度的大小。
- .std(axis=0) 对第一个维度求标准差，即对所有样本求标准差，得到一个 1 维数组。
- 前面得到的两个数组相加，得到一个 1 维数组，即 y1。这个数组包含了对第 tmplate 个模板的所有样本和重复实验的平均值和标准差的加权和。