在本文中，我们将使用 OpenCV 函数 circle() 在图像上绘制一个圆形。原始图像算法步骤 1：导入 OpenCV。步骤 2：定义圆的半径。步骤 3：定义圆的中心坐标。步骤 4：定义圆的颜色。步骤 5：定义线宽。步骤 6：将上述参数与图像一起传递给 cv2.circle()。步骤 7：显示输出。示例代码import cv2 image = cv2.imread('testimage.jpg') radius = 100 center = (350, 175) color = (255,255,0) thickness = 15 image = cv2.circle(image, center, radius, color, thickness) cv2.imshow('Circle', image)输出

在这个程序中，我们将使用 OpenCV 函数 rectangle() 绘制一个矩形。此函数接受一些参数，例如起始坐标、结束坐标、颜色和线宽以及图像本身。原始图像算法步骤 1：导入 cv2。步骤 2：使用 imread() 读取图像。步骤 3：定义起始坐标。步骤 5：定义结束坐标。步骤 6：定义颜色和线宽。步骤 7：使用 cv2.reactangle() 函数绘制矩形。步骤 8：显示矩形。示例代码import cv2 image = cv2.imread('testimage.jpg') height, width, channels = image.shape start_point = (0, 0) end_point = (width, height) color = (0, 0, 255) thickness ... 阅读更多

使用 Pandas，我们可以创建一个数据框，并可以使用 subplot() 方法创建 figure 和 axes 变量。之后，我们可以使用 ax.scatter() 方法获得所需的绘图。步骤创建一个学生人数列表。创建一个学生获得的分数列表。为了表示每个散点图的颜色，我们可以有一个颜色列表。使用 Pandas，我们可以有一个表示数据框轴的列表。使用 subplots 方法创建 fig 和 ax 变量，其中默认的 nrows 和 ncols 为 1。使用 plt.xlabel() 方法设置“学生人数”标签。设置“获得的分数” ... 阅读更多

要防止出现科学计数法，我们必须在 ticklabel_format 方法中传递 style='plain'。步骤传递两个列表以使用 plot() 方法绘制一条线。使用 ticklabel_format() 方法，style='plain'。如果未设置参数，则格式化程序的相应属性保持不变。Style='plain' 会关闭科学计数法。要显示图形，请使用 plt.show() 方法。示例from matplotlib import pyplot as plt plt.plot([1, 2, 3, 4, 5], [11, 12, 13, 14, 15]) plt.ticklabel_format(style='plain')    # 防止出现科学计数法。 plt.show()输出

使用 plt.legend() 方法，我们可以创建一个图例，传递 frameon 将有助于在图例周围保留边框。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 plot() 方法绘制线条。位置和图例绘制标志可以帮助查找位置，并将标志设置为 True 以显示边框。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 轴 ") plt.xlabel("X 轴 ") plt.plot([9, 5], [2, 5], [4, 7, 8]) location = 0 # 最佳位置 legend_drawn_flag = True plt.legend(["蓝色", "橙色"], loc=0, frameon=legend_drawn_flag) plt.show()输出阅读更多

在这个程序中，我们将使用 OpenCV 库在图像上绘制一个椭圆。我们将为此使用 OpenCV 函数 ellipse()。原始图像算法步骤 1：导入 cv2。步骤 2：使用 imread() 读取图像。步骤 3：设置中心坐标。步骤 4：设置轴长。步骤 5：设置角度。步骤 6：设置起始和结束角度。步骤 6：设置颜色。步骤 7：设置线宽。步骤 8：通过将上述参数传递给 cv2.ellipse 函数以及原始图像来绘制椭圆。步骤 9：显示最终输出。示例代码import cv2 image = ... 阅读更多

在这个程序中，我们将使用 OpenCV 函数 line() 在图像上绘制一条简单的线条。原始图像算法步骤 1：导入 cv2。步骤 2：使用 imread() 读取图像。步骤 3：使用 image.shape 方法获取图像的尺寸。步骤 4：定义线条的起点。步骤 5：定义线条的终点。步骤 6：定义线条的线宽。步骤 7：使用 cv2.line() 函数绘制线条，并将步骤 3 到步骤 4 作为参数传递。示例代码import cv2 image = cv2.imread('testimage.jpg') height, width, channels = image.shape startpoint = (0, 0) endpoint = ... 阅读更多

在这个程序中，我们将把图像的颜色方案从 rgb 更改为灰度算法步骤 1：导入 OpenCV。步骤 2：使用 imread() 读取原始图像。步骤 3：使用 cv2.cvtcolor() 函数转换为灰度。示例代码import cv2 image = cv2.imread('colourful.jpg') cv2.imshow('Original',image) grayscale = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) cv2.imshow('Grayscale', grayscale)输出原始图像：灰度图像

要查找 R 数据框列中每 n 个值的总和（如果存在缺失值），我们可以使用 rowsum 函数以及 rep 函数（它将重复行的总和）以及 na.rm=TRUE 来排除包含缺失值的行的总和。例如，如果我们有一个名为 df 的数据框，其中包含 4 列，每列包含 20 个值，其中一些值缺失，那么我们可以使用命令 rowsum(df,rep(1:5,each=4),na.rm=TRUE) 找到每 5 行的行总和。示例 现场演示x1

本文将通过一个程序代码示例，展示如何在 Jupyter Notebook 中使 3D 图形交互化。步骤创建新的图形，或激活现有图形。使用 subplots 方法创建 fig 和 ax 变量，其中默认的 nrows 和 ncols 为 1，projection='3d'。使用 np.cos 和 np.sin 函数获取 x、y 和 z。使用 x、y、z 和 color="red" 绘制 3D 线框图。为当前轴设置标题。要显示图形，请使用 plt.show() 方法。示例import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') u, v = np.mgrid[0:2 * np.pi:30j, 0:np.pi:20j] x = np.cos(u) * ... 阅读更多