我们可以使用 hist 方法绘制一些表达式。之后，我们将使用 plot 方法和创建直方图时返回的 bin 绘制表达式的平均图。步骤使用一些等式获取 x 的数据，设置 num_bins = 50。使用 subplots 方法创建 fig 和 ax 变量，其中默认的 nrows 和 ncols 为 1。使用 ax.hist() 方法获取 n、bins、patches 值。使用 bins 和从某些等式获得的 y 数据绘制平均线。使用 plt.xlabel() 方法设置 X 轴标签。使用 plt.ylabel() 方法设置 Y 轴标签。为坐标轴设置标题。使用 tight_layout()，我们可以调整 ... 阅读更多

在这个程序中，我们将使用 cv2.morphologyEx() 函数执行闭运算。闭运算去除前景中的小孔，将背景的小孔变为前景。此技术也可用于在图像中查找特定形状。我们将为此任务使用的函数是 cv2.morphologyEx(image, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)。原始图像算法步骤 1：导入 cv2 和 numpy。步骤 2：读取图像。步骤 3：定义内核。步骤 4：将图像和内核传递给 cv2.morphologyex() 函数。步骤 4：显示输出。示例代码import cv2 import numpy as np image = cv2.imread('testimage.jpg') kernel = np.ones((5, 5), np.uint8) image = ... 阅读更多

在这个程序中，我们将对图像执行开运算。开运算从图像的前景中去除小物体，并将它们置于背景中。此技术也可用于在图像中查找特定形状。开运算可以称为腐蚀后跟膨胀。我们将为此任务使用的函数是 cv2.morphologyEx(image, cv2.MORPH_OPEN, kernel)。原始图像算法步骤 1：导入 cv2 和 numpy。步骤 2：读取图像。步骤 3：定义内核。步骤 4：将图像和内核传递给 cv2.morphologyex() 函数。步骤 4：显示输出。示例代码import cv2 import numpy as np image = ... 阅读更多

使用 Pandas，我们可以创建一个数据框并为日期时间设置索引。使用 gcf().autofmt_xdate()，我们将调整 X 轴上的日期。步骤创建日期时间列表并使用 pd.to_datetime() 将其转换为日期时间。考虑 data = [1, 2, 3]实例化 DataFrame() 对象，即 DF。使用步骤 2 中的数据设置 DF['value']。使用步骤 1 中的日期时间设置 DF.index()。现在绘制数据框，即 plt.plot(DF)。获取当前图形并使其 autofmt_xdate()。使用 plt.show() 方法显示图形。示例import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt date_time = ["2021-01-01", "2021-01-02", "2021-01-03"] date_time = pd.to_datetime(date_time) data = [1, 2, 3] DF = ... 阅读更多

在这个程序中，我们将使用 OpenCV 库中的 dilate 函数膨胀图像。膨胀向图像中物体的边界添加像素，即它在所有方向上扩展图像。原始图像算法步骤 1：导入 cv2 和 numpy。步骤 2：使用 opencv.imread() 读取图像。步骤 3：使用 np.ones() 函数定义内核。步骤 4：将图像和内核传递给 dilate() 函数。步骤 5：显示图像示例代码import cv2 import numpy as np image = cv2.imread('testimage.jpg') kernel = np.ones((3, 3), np.uint8) image = cv2.dilate(image, kernel) cv2.imshow('Dilated Image', image)输出解释如您所见，图像 ... 阅读更多

在这个程序中，我们将使用 OpenCV 函数 erode() 腐蚀图像。图像的腐蚀意味着缩小图像。如果内核中的任何像素为 0，则内核中的所有像素都设置为 0。在对图像应用腐蚀函数之前的一个条件是，图像应该是灰度图像。原始图像算法步骤 1：导入 cv2步骤 2：导入 numpy。步骤 3：使用 imread() 读取图像。步骤 4：使用 numpy ones 定义内核大小。步骤 5：将图像和内核传递给 erode 函数。步骤 6：显示输出。示例 ... 阅读更多

要检验 R 数据框中两个分类列之间比例的显著性，我们首先需要使用这些列找到列联表，然后使用 chisq.test 应用卡方独立性检验。例如，如果我们有一个名为 df 的数据框，其中包含两个分类列，例如 C1 和 C2，则可以使用命令 chisq.test(table(df$C1,df$C2)) 进行显著关系检验示例 在线演示x1

在本文中，我们可以创建一个饼图来显示我们的日常活动，即睡眠、进食、工作和玩耍。使用 plt.pie() 方法，我们可以使用给定不同活动的不同数据集创建饼图。步骤创建一个日期列表，即 [1, 2, 3, 4, 5]。类似地，为睡眠、进食、玩耍和工作创建列表。有一个 activities 列表，其中包含“睡眠”、“进食”、“工作”和“玩耍”。创建一个颜色列表。使用 plt.pie() 方法绘制饼图，其中传递切片、活动、颜色作为 cols 等。为坐标轴设置标题，即“饼图”。要显示图形 ... 阅读更多

使用 plt.legend()，我们只需将值放在列表中即可添加或显示某些项目。步骤使用 plt.xlabel() 方法设置 X 轴标签。使用 plt.ylabel() 方法设置 Y 轴标签。使用传递给 plot() 方法参数的列表绘制线条。Location 和 legend_drawn 标志可以帮助找到位置并为边框使标志为 True。使用“蓝色”和“橙色”元素设置图例。要显示图形，请使用 plt.show() 方法。示例import matplotlib.pyplot as plt plt.ylabel("Y-axis ") plt.xlabel("X-axis ") plt.plot([9, 5], [2, 5], [4, 7, 8]) location = 0 # 用于最佳位置 legend_drawn_flag = True plt.legend(["blue", ... 阅读更多

首先，我们可以使用 subplots() 创建 fig、ax，然后我们可以绘制线条。之后，使用 ax.yaxis.set_minor_locator(tck.AutoMinorLocator())，我们可以打开次要刻度。步骤使用 subplots 方法创建 fig 和 ax 变量，其中默认的 nrows 和 ncols 为 1。使用两个列表绘制线条。设置次要刻度定位器。根据主要刻度的位置动态查找次要刻度位置。刻度必须是线性的，并且主要刻度均匀分布。使用 plt.show() 方法，我们可以显示图形。示例import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.ticker as tck fig, ax = plt.subplots() plt.plot([0, 2, 4], [3, 6, 1]) ax.yaxis.set_minor_locator(tck.AutoMinorLocator()) plt.show()输出阅读更多