解释 def display(self, points, lines, locs, result: np.ndarray): if points == -1: QtWidgets.QMessageBox.warning(self, 'warning', f'口罩检测失败，图中未发现口罩，请更换图片后重试！', buttons=QtWidgets.QMessageBox.Ok) self.clear()

这是一个 Python 类中的方法，名为 `display`，它接受四个参数：

- `points`: 检测到的口罩矩形框的顶点坐标，类型为整数。如果值为 `-1`，表示未检测到口罩。
- `lines`: 图像中的线段信息，类型为整数。
- `locs`: 人脸检测到的矩形框的位置，类型为整数。
- `result`: 口罩检测结果图像，类型为 Numpy 数组。

在 `display` 方法中，如果 `points` 的值为 `-1`，则会显示一个警告对话框，提示用户检测失败，并清空当前的图像。其中警告对话框的标题为 `'warning'`，内容为 `'口罩检测失败，图中未发现口罩，请更换图片后重试！'`。如果 `points` 不为 `-1`，则会显示口罩检测结果图像。无论是否弹出警告对话框，都会调用 `clear` 方法，将当前的图像清空。

相关问题

def draw_stats(self, vals): self.ax1 = plt.subplot(1, 1, 1) self.ax1.plot(vals) self.ax1.set_xlim(self.xlim) locs = self.ax1.get_xticks() locs[0] = self.xlim[0] locs[-1] = self.xlim[1] self.ax1.set_xticks(locs) self.ax1.use_sticky_edges = False self.ax1.set_title(f'Connected Clients Ratio') plt.savefig('output.png', dpi=300) 中添加x轴y轴标签

可以使用以下代码在函数中添加x轴和y轴标签：

def draw_stats(self, vals):
    self.ax1 = plt.subplot(1, 1, 1)
    self.ax1.plot(vals)
    self.ax1.set_xlim(self.xlim)
    locs = self.ax1.get_xticks()
    locs[0] = self.xlim[0]
    locs[-1] = self.xlim[1]
    self.ax1.set_xticks(locs)
    self.ax1.use_sticky_edges = False
    self.ax1.set_title(f'Connected Clients Ratio')
    self.ax1.set_xlabel('Time')
    self.ax1.set_ylabel('Clients Ratio')
    plt.savefig('output.png', dpi=300)

在上面的代码中，我们使用set_xlabel()和set_ylabel()函数分别添加x轴和y轴标签。这将在保存为PNG文件之前在图表中显示标签。

def draw_stats(self, vals, vals1, vals2, vals3, vals4, vals5, vals6): self.ax1 = plt.subplot(self.gs[0, 1]) self.ax1.plot(vals) self.ax1.set_xlim(self.xlim) locs = self.ax1.get_xticks() locs[0] = self.xlim[0] locs[-1] = self.xlim[1] self.ax1.set_xticks(locs) self.ax1.use_sticky_edges = False self.ax1.set_title(f'Connected Clients Ratio')如何查看其中vals来源

根据这段代码，vals是一个参数，它作为draw_stats方法的输入参数传入。如果要查看vals的具体来源，需要查看调用draw_stats方法的代码，找到传递给vals参数的变量或数据结构。在这段代码中，vals是一个一维数组，可能是代表连接客户端比率的数据。如果想确认这一点，需要查看调用draw_stats方法的代码，了解传递给vals参数的数据是什么。