def map_data(data_map, axis_num): data_map = np.max(data_map, axis=axis_num) data_map -= data_map.min() data_map = data_map / data_map.max() data_map = np.array(data_map * 255, dtype=np.uint8) return data_map

这段代码的作用是将输入的二维数组经过处理，返回一个经过归一化和类型转换后的二维数组。具体来说，它的实现过程如下：

1. 使用 numpy 库中的 np.max 函数，对输入的二维数组 data_map 进行最大值池化，得到一个一维数组，其中每个元素为对应列或行中的最大值（axis_num 为 0 时对列进行最大值池化，为 1 时对行进行最大值池化）。

2. 对最大值池化后的一维数组进行归一化。具体来说，将数组中的每个元素减去数组中的最小值，得到一个新的数组，使得数组中的最小值为 0。

3. 对归一化后的数组进行再次归一化，将数组中的每个元素都除以数组中的最大值，使得数组中的最大值为 1。

4. 将归一化后的数组中的每个元素乘以 255，并强制转换为整型（dtype=np.uint8），得到一个新的二维数组，其中每个元素都是范围在 0 到 255 之间的整数。

5. 返回新的二维数组 data_map。

总之，这段代码的作用是将输入的二维数组 data_map 进行最大值池化、归一化、类型转换等处理，使得输出的二维数组符合一些特定的需求。