以下是一个示例代码，用于计算不同类别的最高值的平均值：

# 示例数据
data = [
    {'category': 'A', 'value': 10},
    {'category': 'A', 'value': 15},
    {'category': 'B', 'value': 20},
    {'category': 'B', 'value': 25},
    {'category': 'C', 'value': 30},
    {'category': 'C', 'value': 35},
]

# 创建一个字典，用于存储每个类别的最高值
max_values = {}

# 遍历数据，找到每个类别的最高值
for item in data:
    category = item['category']
    value = item['value']
    
    if category in max_values:
        max_values[category] = max(max_values[category], value)
    else:
        max_values[category] = value

# 计算最高值的平均值
average = sum(max_values.values()) / len(max_values)

print(f"不同类别的最高值的平均值为：{average}")

上述代码中，首先创建了一个空字典 max_values，用于存储每个类别的最高值。然后遍历数据，对于每个数据项，将其类别和值提取出来。然后检查该类别是否已经存在于 max_values 字典中，如果存在，则比较当前值与已存储的最高值，选择较大的值更新 max_values 字典；如果不存在，则直接将当前值存储进去。最后，计算 max_values 字典中所有值的平均值，并打印输出结果。