我的意思是把std和mean作为变量放入刻度

如果要将std和mean作为变量放入xticks()函数中，可以这样写：

import numpy as np

std = np.std(ID_freq)
mean = np.mean(ID_freq)

xtick_labels = ['(-inf, -3std)', '(-3std, -2std)', '(-2std, -std)', '(-std, mean)', '(mean, std)', '(std, 2std)']
xtick_labels = [label.replace('std', '{:.2f}'.format(std)) for label in xtick_labels]
xtick_labels = [label.replace('mean', '{:.2f}'.format(mean)) for label in xtick_labels]

plt.xticks(range(len(ID_freq)), xtick_labels)

这里先使用np.std()和np.mean()计算出std和mean的值，然后将刻度标签列表中的'std'和'mean'替换为对应的值，并使用.format()方法将值格式化为两位小数。最后将新的刻度标签列表传入xticks()函数中即可。

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pandas groupby std 和mean

Pandas是Python中广泛使用的数据处理库之一，其中groupby函数可用于按照某些列的值进行分组，然后计算每个组的统计信息，包括平均值和标准差。

mean（）函数可以计算每个分组的平均值，std（）函数可以计算每个分组的标准差。使用groupby（）函数和这些聚合函数可以快速获得数据集中每个分组的摘要统计信息。

例如，假设我们有一个包含学生姓名、科目和分数的数据集。我们可以使用groupby（）函数按照科目分组，然后使用mean（）和std（）函数计算每个科目的平均分和标准差。

示例代码如下：

import pandas as pd

data = {'Name': ['Tom', 'Tom', 'Alice', 'Bob', 'Alice', 'Bob'], 
        'Subject': ['Math', 'Science', 'Math', 'Science', 'Math', 'Science'], 
        'Score': [80, 75, 90, 85, 95, 92]}

df = pd.DataFrame(data)

grouped = df.groupby('Subject')

print(grouped.mean()) # 计算每个科目的平均分
print(grouped.std()) # 计算每个科目的标准差

deepfashion数据集的mean 和std是多少

DeepFashion数据集的mean和std是根据图像数据集计算得出的，因此取决于具体的图像数据集。如果您有DeepFashion数据集的图像，请使用以下公式计算mean和std：

mean = [R平均值，G平均值，B平均值]
std = [R标准差，G标准差，B标准差]

其中R平均值、G平均值、B平均值分别表示所有图像中所有像素的红色通道、绿色通道、蓝色通道的平均值，R标准差、G标准差、B标准差分别表示所有图像中所有像素的红色通道、绿色通道、蓝色通道的标准差。您可以使用Python的PIL库或OpenCV库来计算mean和std。