在这个程序中，我们将使用 pillow 库读取或加载图像。pillow 库包含一个名为 Image.open() 的方法。此函数将文件路径或文件名作为字符串。要显示图像，我们使用另一个函数 show()。它不需要任何参数。示例代码 from PIL import Image im = Image.open('testimage.jpg') im.show()输出

首先，我们可以创建两个 x 和 y 列表，其中的值将大于 1000。然后，我们可以使用 ax.yaxis.set_major_formatter 方法，其中可以传递 StrMethodFormatter('{x:, }') 方法和 {x:, } 格式化程序，这有助于将给定数字集中大于 1000 的数字分隔开。步骤创建两个包含大于 2000 的数字的列表。使用 subplots 方法创建 fig 和 ax 变量，其中默认 nrows 和 ncols 为 1，使用 subplot() 方法。使用 x 和 y（来自步骤 1）绘制线条。使用 ax.yaxis.set_major_formatter() 方法设置主要刻度的格式化程序，其中 StrMethodFormatter 有助于使 1000 以逗号分隔，即表达式 ... 阅读更多

首先，我们可以使用 scatter 方法为不同的数据点创建一个散点图，然后，我们可以使用 plot 方法绘制线条。步骤使用 figure() 方法创建一个新图形，或使用指定大小(4, 3)激活现有图形。使用 plt.axes() 方法向当前图形添加一个坐标轴并将其设置为当前坐标轴。使用 scatter() 方法绘制散点。使用 ax.plot() 方法绘制线条。使用 plt.xlabel() 方法设置 X 轴标签。使用 plt.ylabel() 方法设置 Y 轴标签。要显示绘图，请使用 plt.show() 方法。示例 import random import matplotlib.pyplot as plt plt.figure(figsize=(4, 3)) ax = plt.axes() ax.scatter([random.randint(1, 1000) % 50 for i ... 阅读更多

首先，我们可以使用 Pandas 数据框计算输入数据的均值和标准差。然后，我们可以使用 Matplotlib 绘制数据。步骤创建一个列表并将其存储在 data 中。使用 Pandas，使用 data（步骤 1）、均值和标准差创建一个数据框。使用数据框绘制。要显示图形，请使用 plt.show() 方法。示例 import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt data = [-5, 1, 8, 7, 2] df = pd.DataFrame({       'data': data,       'mean': [2.6 for i in range(len(data))],       'std': [4.673328578 for i in range(len(data))]}) df.plot() plt.show()输出

Matplotlib 可以自动换行文本，但是如果文本太长，文本仍然会稍微显示在坐标轴边界之外。步骤使用 figure() 创建一个新图形或激活现有图形。使用 plt.axis() 方法设置坐标轴属性。创建一个 input_text 变量来存储字符串。使用 plt.text() 方法向图形添加文本，其中 style='oblique'，ha='center'，va='top'……等等。要显示图形，请使用 plt.show() 方法。示例 import matplotlib.pyplot as plt fig = plt.figure() plt.axis([0, 10, 0, 10]) input_text = 'Matplotlib is a plotting library for the Python programming language and its numerical mathematics extension NumPy.' plt.text(5, 5, input_text, fontsize=10, style='oblique', ha='center', va='top', ... 阅读更多

首先，我们可以使用 plt.bar 和 xticks 创建条形图。然后，我们可以通过在“rotation”键中设置“vertical”或“horizontal”属性来对齐标签。步骤创建包含数字的列表 bars_heights 和 bars_label。使用 bar() 方法创建条形图，其中包含 bars_heights 和 bars_label 的长度。使用 xticks() 和 rotation='vertical' 和 bars_label 获取或设置 X 轴的当前刻度位置和标签。要显示绘图，请使用 plt.show() 方法。示例 from matplotlib import pyplot as plt bars_heights = [14, 8, 10] bars_label = ["A label", "B label", "C label"] plt.bar(range(len(bars_label)), bars_heights) plt.xticks(range(len(bars_label)), bars_label, rotation='vertical') plt.show()输出阅读更多

通过在坐标轴上创建一个 3D 投影并使用 view_init() 为不同的角度迭代该坐标轴，我们可以旋转输出图。步骤创建一个新图形或激活现有图形。向图形添加一个 `~.axes.Axes`，作为子图排列的一部分，其中 nrow = 1，ncols = 1，index = 1，projection = '3d'。使用 get_test_data 方法返回包含测试数据集的元组 X、Y、Z。使用测试数据 x、y 和 z 绘制 3D 线框图。为了使其可旋转，我们可以使用 view_init() 设置坐标轴的仰角和方位角（以度为单位，而不是弧度）… 阅读更多

在这个程序中，我们将检测图像中的轮廓。轮廓可以简单地解释为连接所有具有相同颜色或强度的连续点的曲线。轮廓是形状分析以及物体检测和识别的有用工具。原始图像算法步骤 1：导入 OpenCV。步骤 2：导入 matplotlib。步骤 3：读取图像。步骤 4：将图像从 bgr2rgb 转换。步骤 5：将 rgb 图像转换为灰度图像。步骤 4：对图像执行阈值处理。步骤 5：查找图像上的轮廓。步骤 6：在图像上绘制轮廓。步骤 7：显示输出。示例代码 import cv2 import ... 阅读更多

在这个程序中，我们将使用 pillow 库查找图像中的边缘。ImageFilter 类中的 FIND_EDGES 函数帮助我们找到图像中的边缘。原始图像算法步骤 1：从 Pillow 导入 Image 和 ImageFilter。步骤 2：打开图像。步骤 3：调用 filter 函数并指定 find_edges 函数。步骤 4：显示输出。示例代码 from PIL import Image, ImageFilter im = Image.open('testimage.jpg') im = im.filter(ImageFilter.FIND_EDGES) im.show()输出

本程序将使用 OpenCV 对图像进行反向零阈值处理。阈值处理是一个根据阈值改变每个像素值的过程。如果像素值小于阈值，则赋予其某个值；如果大于阈值，则赋予其另一个值。在反向零阈值处理中，强度值大于阈值的像素被设置为 0。原始图像算法步骤 1：导入 cv2。步骤 2：定义阈值和 max_val。步骤 3：将这些参数传入 cv2.threshold 值并指定类型... 阅读更多