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 的类方法，命名为 `display`。该方法接受四个参数：

- `points`：点的坐标，类型为整数，如果值为 `-1`，则表示未检测到口罩。
- `lines`：线的坐标，类型为整数。
- `locs`：检测到口罩的区域坐标，类型为整数。
- `result`：口罩检测的结果，类型为 Numpy 数组。

在 `display` 方法中，如果 `points` 的值为 `-1`，则弹出一个警告对话框，提示检测失败，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`，则不会弹出警告对话框，而是显示口罩检测结果的图像。

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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。

解释locs = self.ax1.get_xticks()

这是一行 Python 代码，其中 `self.ax1` 是一个 Matplotlib 的 subplot 对象。`get_xticks()` 是 subplot 对象的一个方法，用于获取当前 x 轴的刻度位置。这个方法返回一个包含当前 x 轴刻度位置的列表 `locs`。通常，我们可以在获取这个列表之后对它进行一些操作，比如修改刻度位置或者设置刻度标签。