numpy confidence interval

numpy库中没有直接计算非参数置信区间的函数，但是可以使用numpy配合scipy库进行计算。一种常用的方法是使用bootstrap方法来估计非参数置信区间。具体步骤如下：

1. 从样本中有放回地抽取多个bootstrap样本。
2. 对每个bootstrap样本进行统计计算，比如均值、中位数等。
3. 重复步骤1和步骤2多次，得到多个bootstrap样本的统计结果。
4. 根据bootstrap样本的统计结果计算置信区间，常见的计算方法有百分位法和基于正态分布的法则。

请注意，这只是一种常用的方法，还有其他方法也可以用来计算非参数置信区间。你可以根据具体问题和数据的特点选择适当的方法。

相关问题

使用scipy.stats库中的t.interval函数来计算邦弗伦联合置信区间

邦弗伦联合置信区间是用于多个参数的置信区间估计的方法。在scipy.stats库中，可以使用t.interval函数来计算邦弗伦联合置信区间。

下面是一个例子：

假设我们有两个正态分布的样本，分别为x和y。我们想要计算它们的均值和方差的邦弗伦联合置信区间。我们可以使用如下代码：

import numpy as np
from scipy.stats import t

# 生成两个正态分布的样本
x = np.random.normal(loc=5, scale=2, size=100)
y = np.random.normal(loc=8, scale=3, size=100)

# 计算样本的均值和标准差
x_mean = np.mean(x)
y_mean = np.mean(y)
x_std = np.std(x, ddof=1)
y_std = np.std(y, ddof=1)

# 计算t值和自由度
t_value = (x_mean - y_mean) / np.sqrt((x_std**2)/len(x) + (y_std**2)/len(y))
df = len(x) + len(y) - 2

# 计算邦弗伦联合置信区间
alpha = 0.05
conf_level = 1 - alpha/2
conf_int_x = t.interval(conf_level, df, loc=x_mean, scale=x_std/np.sqrt(len(x)))
conf_int_y = t.interval(conf_level, df, loc=y_mean, scale=y_std/np.sqrt(len(y)))
conf_int_joint = [conf_int_x[0], conf_int_x[1], conf_int_y[0], conf_int_y[1]]

print("Joint confidence interval for mean of x and y:", conf_int_joint)

这个例子中，我们生成了两个正态分布的样本x和y，然后计算了它们的均值和标准差。接着，我们计算了t值和自由度，然后使用t.interval函数来计算邦弗伦联合置信区间。最后，我们打印出了结果。

输出结果可能类似于：

Joint confidence interval for mean of x and y: [4.640869794694296, 5.559463772265998, 7.370466489262024, 8.905910612711538]

这个结果表示，我们有95%的置信度认为x和y的均值分别在4.64到5.56和7.37到8.91之间。

上述表述和我下载的官方代码不一样，以下是我截取的部分源代码，请重新整理if name == 'main': parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--weights', nargs='+', type=str, default='yolov5s.pt', help='model.pt path(s)') parser.add_argument('--source', type=str, default='data/images', help='source') # file/folder, 0 for webcam parser.add_argument('--img-size', type=int, default=640, help='inference size (pixels)') parser.add_argument('--conf-thres', type=float, default=0.25, help='object confidence threshold') parser.add_argument('--iou-thres', type=float, default=0.45, help='IOU threshold for NMS') parser.add_argument('--device', default='', help='cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu') parser.add_argument('--view-img', action='store_true', help='display results') parser.add_argument('--save-txt', action='store_true', help='save results to *.txt') parser.add_argument('--save-conf', action='store_true', help='save confidences in --save-txt labels')

根据您提供的代码，我重新整理了Detect.py的代码，并添加了时间记录和报警规避功能的注释说明。以下是修改后的代码：

import cv2
import time
import argparse
from models.experimental import attempt_load
from utils.datasets import letterbox
from utils.general import non_max_suppression, scale_coords, xyxy2xywh
from utils.torch_utils import select_device

# 解析命令行参数
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('--weights', nargs='+', type=str, default='yolov5s.pt', help='model.pt path(s)')
parser.add_argument('--source', type=str, default='data/images', help='source')  # file/folder, 0 for webcam
parser.add_argument('--img-size', type=int, default=640, help='inference size (pixels)')
parser.add_argument('--conf-thres', type=float, default=0.25, help='object confidence threshold')
parser.add_argument('--iou-thres', type=float, default=0.45, help='IOU threshold for NMS')
parser.add_argument('--device', default='', help='cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu')
parser.add_argument('--view-img', action='store_true', help='display results')
parser.add_argument('--save-txt', action='store_true', help='save results to *.txt')
parser.add_argument('--save-conf', action='store_true', help='save confidences in --save-txt labels')
args = parser.parse_args()

# 加载模型权重
device = select_device(args.device)  # 使用指定设备
model = attempt_load(args.weights, map_location=device)  # 加载模型

# 初始化时间记录和报警规避相关变量
last_alarm_time = time.time()  # 上次报警时间
alarm_interval = 10  # 报警时间间隔（秒）

# 打开摄像头
cap = cv2.VideoCapture(args.source)

while cap.isOpened():
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break

    # 图像预处理
    img = letterbox(frame, new_shape=args.img_size)[0]
    img = img[:, :, ::-1].transpose(2, 0, 1)  # BGR to RGB
    img = np.ascontiguousarray(img)

    # 将图像转换为Tensor并进行推理
    img = torch.from_numpy(img).to(device)
    img = img.float() / 255.0
    if img.ndimension() == 3:
        img = img.unsqueeze(0)

    # 推理并进行非极大值抑制
    pred = model(img, augment=False)[0]
    pred = non_max_suppression(pred, args.conf_thres, args.iou_thres)

    # 处理检测结果
    for det in pred[0]:
        if det is not None:
            # 获取检测框的坐标和置信度
            det[:, :4] = scale_coords(img.shape[2:], det[:, :4], frame.shape).round()
            for *xyxy, conf, cls in reversed(det):
                x, y, w, h = map(int, xyxy2xywh(xyxy))
                label = f'{names[int(cls)]} {conf:.2f}'
                
                # 判断是否检测到不带安全帽的人
                if label == 'no_hat':
                    # 检查是否达到报警时间间隔
                    current_time = time.time()
                    if current_time - last_alarm_time > alarm_interval:
                        # 记录报警时间并执行报警操作
                        last_alarm_time = current_time
                        print("Alarm: No helmet detected!")
                        # 添加报警操作的代码

                # 在图像上绘制检测结果
                cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (255, 0, 0), 2)
                cv2.putText(frame, label, (x, y - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,
                            0.9, (255, 0, 0), 2)

    # 显示检测结果
    cv2.imshow('Detection', frame)
    if cv2.waitKey(1) == ord('q'):
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

请注意，上述代码仅修改了与您提供的代码不一致的部分，并添加了时间记录和报警规避功能的注释说明。您可能需要根据您的实际需求对其进行进一步的修改和优化。