self.mean = data['means'] self.stdev = data['stddevs'] self.labels = split['splits'][split_no][dtype] 解释一下

这是一个代码片段，它的作用是从一个数据集中加载数据并进行标准化。下面是每一行的解释：

- `self.mean = data['means']`：从 `data` 中获取均值并将其赋值给 `self.mean`，其中 `data` 是包含有关数据集的统计信息的字典对象。
- `self.stdev = data['stddevs']`：从 `data` 中获取标准差并将其赋值给 `self.stdev`，其中 `data` 是包含有关数据集的统计信息的字典对象。
- `self.labels = split['splits'][split_no][dtype]`：从 `split` 中获取数据集的标签并将其赋值给 `self.labels`，其中 `split` 是包含有关数据集划分的字典对象，`split_no` 是划分的编号，而 `dtype` 是数据集的类型（例如训练集、验证集或测试集）。

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=_xlfn.STDEV.P(B5:AGV5)

这是一个 Excel 中的函数，函数名为 STDEV.P，是用于计算样本标准偏差的函数。在这个函数中，B5:AGV5 是一个数据范围，表示计算标准偏差的数据来自于 B5 到 AGV5 这些单元格中的数据。

需要注意的是，函数名前面有一个下划线和 _xlfn 前缀，这是因为这个函数是 Excel 2013 或更高版本中新增的函数，如果你使用的 Excel 版本较旧，可能会无法识别这个函数。

log_path = ['../log/', img_name, '_', num2str(stdev, '%d'), '.log'];

这段代码是在构建一个日志路径。它首先指定了日志文件的目录路径 "../log/"，然后使用图片名称 "img_name" 和标准差 "stdev" 构成文件名。其中，"%d" 是占位符，用于表示要填充的整数值，而 "num2str" 函数则将标准差转换为整数类型。最后将路径保存在 "log_path" 变量中，以便后续使用。