means = df.mean() stds = df.std()

`df.mean()`和`df.std()`是pandas库中的函数，分别用于计算DataFrame中每列数据的均值和标准差。

在以上代码中，`means = df.mean()`计算了df的每列数据的均值，`stds = df.std()`计算了df的每列数据的标准差。这些计算结果可以用于定义异常值的删除条件，如`condition = (df < means - 2 * stds) | (df > means + 2 * stds)`。

需要注意的是，`df.mean()`和`df.std()`默认情况下会计算每列数据的均值和标准差，如果需要计算每行数据的均值和标准差，则可以使用`df.mean(axis=1)`和`df.std(axis=1)`。

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if __name__ == '__main__': means=np.array(means) stds=np.array(stds) means=means.astype('float32') stds=stds.astype('float32') test_original_data = load_data(csv_path)

这段代码的作用是测试代码的主函数入口，主要包含了三个操作：

1. 将 means 和 stds 转化为 numpy 数组，并将它们的数据类型转化为 float32。

2. 调用 `load_data` 函数从指定路径加载测试数据集，并将其赋值给 `test_original_data` 变量。

具体来说，变量的定义和类型信息如下：

- `means`：均值列表，数据类型为列表，每个元素为一个浮点数。

- `stds`：标准差列表，数据类型为列表，每个元素为一个浮点数。

- `test_original_data`：测试数据集，数据类型为 numpy 数组，每一行表示一个样本，每一列表示一个特征。

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。