这种字典怎么求均值[{0: array([0. , 0.0648941, 1. ]), 1: array([0. , 0.09463851, 1. ]), 2: array([0. , 0.00498629, 1. ])}, {0: array([0. , 0.06148867, 1. ]), 1: array([0. , 0.08046437, 1. ]), 2: array([0. , 0.00396924, 1. ])}, {0: array([0. , 0.05265487, 1. ]), 1: array([0. , 0.09174312, 1. ]), 2: array([0. , 0.00619732, 1. ])}, {0: array([0. , 0.06122449, 1. ]), 1: array([0. , 0.09065717, 1. ]), 2: array([0. , 0.00399002, 1. ])}, {0: array([0. , 0.06536857, 1. ]), 1: array([0. , 0.09307876, 1. ]), 2: array([0. , 0.00397911, 1. ])}, {0: array([0. , 0.0650481, 1. ]), 1: array([0. , 0.08563425, 1. ]), 2: array([0. , 0.00473815, 1. ])}, {0: array([0. , 0.06100917, 1. ]), 1: array([0. , 0.07623682, 1. ]), 2: array([0. , 0.00617894, 1. ])}, {0: array([0. , 0.05827402, 1. ]), 1: array([0. , 0.08319536, 1. ]), 2: array([0. , 0.00844091, 1. ])}, {0: array([0. , 0.05593764, 1. ]), 1: array([0. , 0.07151466, 1. ]), 2: array([0. , 0.00422886, 1. ])}, {0: array([0. , 0.05624143, 1. ]), 1: array([0. , 0.0808121, 1. ]), 2: array([0. , 0.00476071, 1. ])}]

这种字典中的每个 value 都是一个 numpy 数组，可以使用以下代码求每个 key 对应的 numpy 数组的均值：

import numpy as np

result_avg = {}
for i in range(len(result_list)):
    for key in result_list[i]:
        if key not in result_avg:
            result_avg[key] = []
        result_avg[key].append(result_list[i][key])

for key in result_avg:
    result_avg[key] = np.mean(result_avg[key], axis=0)

这里使用了两个循环遍历字典中的所有元素，首先将所有 value 存放到一个列表中，然后对列表中的所有 numpy 数组求均值，并将结果写入到新的字典 `result_avg` 中。最终，`result_avg` 中每个 key 对应的值是对应的 numpy 数组的均值。

需要注意的是，如果这些 numpy 数组的长度不一致，那么求均值时要指定 `axis` 参数，否则会出现错误。例如，如果 numpy 数组的长度为 (10, )，则代码中的 `axis=0` 参数是正确的。如果 numpy 数组的长度为 (10, 20)，则应该使用 `axis=1` 参数。

相关问题

accuracies_mean = np.array([np.mean(v) for k,v in sorted(k_to_accuracies.items())])

这段代码计算了一个字典 `k_to_accuracies` 中每个键值对中值 `v` 的均值，并将结果存储在一个 NumPy 数组 `accuracies_mean` 中。

具体来说，代码通过以下步骤完成：

1. 使用 `sorted` 函数对字典 `k_to_accuracies` 的键进行排序，以确保按照键的顺序进行计算。
2. 使用列表推导式遍历排序后的键值对。在每次迭代中，将值 `v` 传递给 `np.mean` 函数，计算 `v` 中元素的均值。
3. 将每次迭代得到的均值添加到一个新的列表中。
4. 最后，使用 `np.array` 函数将新的列表转换为 NumPy 数组，并将结果赋值给变量 `accuracies_mean`。

以下是一个示例：

import numpy as np

k_to_accuracies = {3: [0.8, 0.9, 0.85], 5: [0.75, 0.82, 0.78], 10: [0.88, 0.92, 0.9]}

accuracies_mean = np.array([np.mean(v) for k, v in sorted(k_to_accuracies.items())])

print(accuracies_mean)

输出结果为：

[0.85       0.78333333 0.9       ]

这里的 `accuracies_mean` 数组包含了每个键值对中值的均值。具体来说，第一个值 `[0.8, 0.9, 0.85]` 的均值为 `0.85`，第二个值 `[0.75, 0.82, 0.78]` 的均值为 `0.78333333`，第三个值 `[0.88, 0.92, 0.9]` 的均值为 `0.9`。

解释这个代码：def _inference(self, data): """ model inference function Here are a inference example of resnet, if you use another model, please modify this function """ print(data) result = {"result": {"category": 0, "duration": 6000}} def normalize(data, mean=(0.5,0.5,0.5), std=(0.5,0.5,0.5)): //正则化 img = data / 255 img = img - np.array(mean, dtype=np.float32) img = img / np.array(std, dtype=np.float32) img = np.transpose(img, (2, 0, 1)) img = img.astype(np.float32) return img self.input_reader = InputReader(self.capture, 0, self.width, self.height, self.fps) source_name = self.input_reader.name now = time.time() //现在开始推理计时 file_num = 0 while self.input_reader.is_open(): // if not self.input_reader.is_open() or self.need_reinit == 1: self.input_reader = InputReader(self.capture, 0, self.width, self.height, self.fps, use_dshowcapture=False, dcap=None) if self.input_reader.name != source_name: print(f"Failed to reinitialize camera and got {self.input_reader.name} instead of {source_name}.") # sys.exit(1) self.need_reinit = 2 time.sleep(0.02) continue if not self.input_reader.is_ready(): time.sleep(0.02) continue ret, frame = self.input_reader.read() self.need_reinit = 0

这段代码是一个 Python 类中的方法 `_inference`，用于模型的推理（inference）过程。这个方法接收一个名为 `data` 的参数，但是在这个方法中，`data` 的具体含义没有被明确指出。

在这个方法中，首先使用 `print` 函数打印出了 `data`，然后定义了一个 `result` 字典，包含了两个键值对。接下来定义了一个名为 `normalize` 的函数，这个函数用于将输入数据进行正则化处理。正则化的过程包括将数据除以 255，减去均值，除以标准差，然后将数据转置为通道在前的顺序，并且将数据类型转换为浮点数。

接下来使用 `InputReader` 类初始化了一个 `input_reader` 对象，并且获取了当前时间戳 `now`，用于计算推理耗时。然后使用一个循环不断地从 `input_reader` 中读取数据，进行推理过程。在循环中，首先检查 `input_reader` 是否打开，如果没有打开，则重新初始化 `input_reader` 对象。然后检查 `input_reader` 是否已经准备好读取数据，如果没有准备好，则继续等待。如果 `input_reader` 准备好了，就从中读取一帧数据，并且将 `need_reinit` 设置为 0，表示不需要重新初始化 `input_reader` 对象。