np.array(cv_results)[:, :, tmplate, :].mean(axis=0).mean( axis=0)[-1])
时间: 2024-06-04 09:07:49 浏览: 17
这行代码中,首先使用了 NumPy 库中的 np.array 函数将 cv_results 转换为 NumPy 数组;然后对数组进行了三次索引操作,第一次索引取出所有的行,第二次索引取出所有的列,第三次索引取出 tmplate 列;接着在取出的数据上计算了均值,并且对所有的行和所有的列都进行了均值计算;最后取出最后一个元素并返回。具体来说,该行代码的作用是计算 cv_results 中所有行、所有列、第 tmplate 列的均值,然后返回这个均值数组中的最后一个元素。
相关问题
np.array(cv_results)[:, :, tmplate, :].mean(axis=0).mean(axis=0)
这是一个Python代码片段,它的功能是对一个三维的numpy数组进行处理和计算。具体来说,它首先使用了numpy的array函数将一个名为cv_results的变量转化为numpy数组。然后,它使用了切片操作[:, :, tmplate, :]来选择数组的某些部分。最后,它使用了mean函数对所选部分进行平均值的计算,并返回一个一维numpy数组。
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。