如何计算一个变量对另一个变量分位数组的均值和标准差

import numpy as np

def calculate_quantile_stats(variable1, variable2, quantiles):
    # 将变量按照分位数进行排序
    sorted_variable2 = np.sort(variable2)
    
    # 计算第一个变量在第二个变量的分位数数组中的位置
    positions = np.interp(variable1, sorted_variable2, np.arange(len(sorted_variable2)))
    
    # 找到第一个变量对应的分位数值
    quantile_values = np.percentile(sorted_variable2, quantiles)
    variable1_quantiles = np.interp(positions, np.arange(len(sorted_variable2)), quantile_values)
    
    # 计算均值和标准差
    mean = np.mean(variable1_quantiles)
    std = np.std(variable1_quantiles)
    
    return mean, std

# 示例数据
variable1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
variable2 = np.array([6, 7, 8, 9, 10])
quantiles = [25, 50, 75]

# 计算均值和标准差
mean, std = calculate_quantile_stats(variable1, variable2, quantiles)
print("均值：", mean)
print("标准差：", std)