改正你说的问题,并给出修改后的代码
时间: 2024-09-06 20:00:58 浏览: 47
为了修正代码并确保 `n_accept` 得到合理的值,我们需要确保在计算接受置信度时,`p_threshold` 被设置得稍微大于 `p_nominal`,以便在实际抽样过程中有可能出现更多次品以满足接受标准。以下是修改后的部分代码:
```python
# 如果你想保持原始的意图,让接受标准稍微宽松一些
# (比如,假设希望在最坏的情况下也能接受)
p_threshold = p_nominal + epsilon
elif your_condition_here: # 提供一个具体的判断条件(例如,当期望次品率较低时,增加容忍度)
p_threshold = min(p_nominal * (1 + 0.1), 0.2) # 示例中假设增大10%
n_accept = calculate_sample_size_accept(p_nominal, beta, p_threshold)
print(f"Minimum sample size for acceptance with 90% confidence: {n_accept}")
```
这里我们设置了 `p_threshold` 为 `p_nominal` 加上一个小的容差值 `epsilon` 或者根据具体情况动态调整。然后再次运行 `calculate_sample_size_accept` 来获取正确的接受样本量。
请根据您的需求选择合适的 `p_threshold` 设置,确保函数能正确计算出接受置信度下的最小样本量。
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那么你根据改正后的结果重新修改一下你给出的代码
当然可以,以下是修改后的代码:
```cpp
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
using namespace cv;
using namespace std;
int main() {
Mat img = imread("circles.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);
if (img.empty()) {
cout << "Could not read the image" << endl;
return 1;
}
// 高斯滤波
Mat img_blur;
GaussianBlur(img, img_blur, Size(3, 3), 0);
// 图像二值化
Mat img_thresh;
threshold(img_blur, img_thresh, 200, 255, THRESH_BINARY);
// Hough圆变换
vector<Vec3f> circles;
HoughCircles(img_thresh, circles, HOUGH_GRADIENT, 1, img.rows / 8, 200, 100, 0, 0);
// 绘制圆
Mat img_circles = img.clone();
for (const auto& circle : circles) {
Point center(cvRound(circle[0]), cvRound(circle[1]));
int radius = cvRound(circle[2]);
circle(img_circles, center, radius, Scalar(0, 0, 255), 2, LINE_AA);
}
// 显示图像
imshow("Original Image", img);
imshow("Blurred Image", img_blur);
imshow("Thresholded Image", img_thresh);
imshow("Circles Detected", img_circles);
waitKey();
return 0;
}
```
这个版本的代码不再访问circle[3],而是只访问circle[0]、circle[1]和circle[2],这样就能正确地执行了。
给出改正后的完整的代码
如果`sampled_data`是一个列表,并且你想确保它是numpy数组以便使用`size`属性,你可以按如下方式修改你的代码:
```python
import numpy as np
def sample_data(data, sampled_size):
if isinstance(data, list):
# 将列表转换为numpy数组
data = np.array(data)
# 确保数据长度大于样本大小
assert len(data) > sampled_size, "Data length is less than sampled size."
# 使用numpy的random库生成随机索引
sampled_indices = np.random.choice(len(data), size=sampled_size, replace=False) # 不包含重复元素
sampled_data = data.take(sampled_indices) # 或者用data[sampled_indices]选取指定索引的元素
return sampled_data
# 使用示例
data = ... # 这里填写你的数据,可以是列表或numpy数组
sampled_size = ... # 样本大小
corrected_sampled_data = sample_data(data, sampled_size)
print(corrected_sampled_data.shape) # 现在可以安全地打印尺寸了
```
这个修正过的代码首先检查`data`是否为列表,如果是,则转换为numpy数组。然后它使用numpy的`random.choice`方法生成无重复的随机索引,最后从原数组中取样并返回结果。注意,这里我们添加了一个条件断言,确保数据长度足够大,以防采样导致数组为空。