for p in range(1, 3, 1): q = quantiles[3 - p] c = colors[p] conf_int = 13 * q * std / np.sqrt(len(y_pred)) plt.fill_between(np.arange(len(y_pred)), y_pred - conf_int, y_pred + conf_int, color=c, alpha=1, edgecolor='none') print(p)

这段代码是一个for循环，循环变量p从1到3，步长为1。在循环中，首先根据当前的p值计算q值和颜色c值。然后，通过给定的公式计算置信区间conf_int。接着，使用fill_between函数画出置信区间。最后，输出循环变量p的值。

需要注意的是，这段代码缺少一些上下文信息，可能无法完全理解其含义和作用。

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解释plt.plot(y_pred, label='预测值', color='#BCE6E1') plt.plot(y_true, label='真实值', color='#FFFF77') # b8ccfe#FFFF77#FF8888#00FF99#5599FF#CD853F#FFB6C1 colors = ['#E8FAFC', '#79E4EF','#09484F'] q = quantiles[19] c = colors[0] conf_int = 13 * q * std / np.sqrt(len(y_pred)) plt.fill_between(np.arange(len(y_pred)), y_pred - conf_int, y_pred + conf_int, color=c, alpha=1,edgecolor='none',label = "置信区间")

这段代码是用来绘制预测值和真实值之间的置信区间的。下面是这段代码的解释：

- `plt.plot(y_pred, label='预测值', color='#BCE6E1')` 绘制预测值的线条，其中 `y_pred` 是预测值的数组，`label` 是线条的标签，`color` 是线条的颜色。
- `plt.plot(y_true, label='真实值', color='#FFFF77')` 绘制真实值的线条，其中 `y_true` 是真实值的数组，`label` 是线条的标签，`color` 是线条的颜色。
- `colors = ['#E8FAFC', '#79E4EF','#09484F']` 定义了三种颜色，用于绘制置信区间的填充色。
- `q = quantiles[19]` 从预先计算好的置信区间分位数中取出第 19 位（即 95% 的置信区间）。
- `c = colors[0]` 选取第一种颜色作为置信区间的填充色。
- `conf_int = 13 * q * std / np.sqrt(len(y_pred))` 计算置信区间的范围，其中 `std` 是预测值的标准差，`len(y_pred)` 是预测值的数量，`13` 是一个常数，可以根据置信度和样本量的大小来确定。
- `plt.fill_between(np.arange(len(y_pred)), y_pred - conf_int, y_pred + conf_int, color=c, alpha=1, edgecolor='none', label="置信区间")` 绘制置信区间的填充图形，其中 `np.arange(len(y_pred))` 是 x 轴的取值范围，`y_pred - conf_int` 和 `y_pred + conf_int` 分别是置信区间的下边界和上边界，`color` 是填充色，`alpha` 是填充的透明度，`edgecolor` 是边缘颜色，`label` 是填充图形的标签。

这段代码的意思是什么def vis(img, boxes, scores, cls_ids, conf=0.5, class_names=None): for i in range(len(boxes)): box = boxes[i] cls_id = int(cls_ids[i]) score = scores[i] if score < conf: continue x0 = int(box[0]) y0 = int(box[1]) x1 = int(box[2]) y1 = int(box[3]) color = (_COLORS[cls_id] * 255).astype(np.uint8).tolist() text = '{}:{:.1f}%'.format(class_names[cls_id], score * 100) txt_color = (0, 0, 0) if np.mean(_COLORS[cls_id]) > 0.5 else (255, 255, 255) font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX txt_size = cv2.getTextSize(text, font, 0.4, 1)[0] cv2.rectangle(img, (x0, y0), (x1, y1), color, 4) txt_bk_color = (_COLORS[cls_id] * 255 * 0.7).astype(np.uint8).tolist() cv2.rectangle( img, (x0, y0+1 ), (x0 + txt_size[0]+1 , y0 + int(1.5*txt_size[1])), txt_bk_color, -1 ) cv2.putText(img, text, (x0, y0 + txt_size[1]), font, 0.6, txt_color, thickness=2) return img

这段代码定义了一个名为 `vis` 的函数，该函数用于可视化目标检测的结果，包括在图像上绘制检测框、标注检测分数和类别名称等信息。

函数的输入参数包括：图像 `img`、检测框 `boxes`、检测分数 `scores`、类别标识符 `cls_ids`、阈值 `conf` 和类别名称 `class_names`。

在函数中，首先遍历所有的检测框 `boxes`，对于每个检测框，获取其坐标、类别标识符和检测分数，并判断该检测框的检测分数是否大于阈值 `conf`，如果小于阈值，则跳过该检测框。

对于满足条件的检测框，根据其类别标识符 `cls_ids` 获取对应的颜色，并在图像上绘制检测框、标注检测分数和类别名称等信息。具体包括：

- 获取检测框的坐标 `(x0, y0)` 和 `(x1, y1)`。
- 根据类别标识符 `cls_ids` 获取对应的颜色，并将其转换为 RGB 值，然后使用 `cv2.rectangle` 函数在图像上绘制检测框。
- 根据类别标识符 `cls_ids` 和检测分数 `score`，生成标注文本 `text`，并使用 `cv2.putText` 函数将标注文本绘制在图像上。
- 为了让标注文本更加清晰，先使用 `cv2.getTextSize` 函数计算标注文本的大小，然后在标注文本下方添加一个矩形框，并将矩形框的颜色设置为淡色，以便与标注文本区分开来。

最终，函数返回可视化的图像。