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）。

相关问题

def rms_stdev(self): sigma = self.sigma return np.mean(np.sqrt(sigma*sigma))

这是一个计算均方根标准差的函数。假设 `self.sigma` 是一组数据的标准差，则代码计算它们的均方根标准差，并返回结果。

具体来说，它首先将 `self.sigma` 的平方求和，然后除以 `self.sigma` 的长度，即数据点的数量。接下来，它取这个平均值的平方根作为最终结果，并返回它。

=_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。