使用 Pandas，我们将创建一个数据框并在创建的轴上设置垂直线，使用 axvline 线。步骤 使用 panda，我们可以创建一个数据框。创建数据框将有助于创建帮助。使用 axvline()，在轴上添加一条垂直线，颜色为绿色，linestyle="dashed"。使用 axvline()，在轴上添加一条垂直线，颜色为红色，linestyle="dashed"。使用 plt.show()，显示绘图。示例 import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt df = pd.DataFrame(index=pd.date_range("2019-07-01", "2019-07-31")) df["y"] = 1 ax = df.plot() ax.axvline("2019-07-24", color="green", linestyle="dashed") ax.axvline("2019-07-31", color="red", linestyle="dashed") plt.show()输出阅读更多

我们可以使用属性 sharex = "ax1"，然后使用 subplot 方法同时缩放子图。步骤 向当前图形添加一个子图 (nrow = 1, ncols = 2, index = 1)。在当前子图上添加线 (nrow = 1, ncols = 2, index = 1)。向当前图形添加一个子图 (nrow = 1, ncols = 2, index = 2)。在当前子图上添加线 (nrow = 1, ncols = 2, index = 2)，其中 sharex 可以帮助共享 x 或 y `~matplotlib.axis` 与 sharex 和/或 sharey。该轴将具有 ... 阅读更多

要检查 R 矩阵列是否只包含重复值，我们可以使用 dim 函数来获取使用 table 函数访问矩阵列后的列的维度。例如，如果我们有一个名为 M 的矩阵包含五列，那么我们可以使用命令 dim(table(M[,1]))==1 来检查第一列是否只包含重复值。示例 考虑以下数据框 − 实时演示M1

在这个程序中，我们将使用 OpenCV 将图像写入或保存到文件。算法 步骤 1：导入 cv2 步骤 2：使用 opencv.imread() 读取图像 步骤 3：使用 opencv.imwrite(filename, image) 保存图像 示例代码 import cv2 import os image = cv2.imread('testimage.jpg') directory = r'C:\Users\prasa\Desktop' os.chdir(directory) cv2.imwrite('CAMERAMAN.jpg', image) 输出 此程序将保存与原始图像目录相同的目录中的图像 解释 确保已设置正确的目录，以便程序能够在没有错误的情况下执行。

在这篇文章中，我们将学习如何使用 OpenCV 库读取和显示图像。OpenCV 是一个编程函数库，主要用于实时计算机视觉。在读取图像之前，请确保图像与您的程序位于同一目录中。算法 步骤 1：导入 OpenCV。步骤 2：使用 imread() 读取图像。步骤 3：使用 imshow() 显示图像。示例代码 import cv2 as cv image = cv.imread ('ronaldo.jpg') cv.imshow('Cristiano Ronaldo', image) 输出

要查找 R 中因子列的级别数，我们可以使用 length 函数和 unique 函数。例如，如果我们有一个名为 df 的数据框包含一个因子列 X，那么我们可以使用命令 length(unique(df$X)) 来查找因子列中的级别数。示例 考虑以下数据框 − 实时演示x1

要将 R 数据框列中两个单词之间的空格替换为下划线，我们可以使用 gsub 函数。例如，如果我们有一个名为 df 的数据框，它包含一个字符列 x，其中包含两个单词，它们之间只有一个空格，那么我们可以使用命令 df$x 来替换该空格。

要查找 R 数据框中行的标准差，我们可以使用 dplyr 包的 mutate 函数和 matrixStats 包的 rowSds 函数。例如，如果我们有一个名为 df 的数据框，它包含两列 x 和 y，那么我们可以使用以下命令查找行的标准差：df %>% mutate(STDEV=rowSds(as.matrix(.[c("x","y")])) 示例 考虑以下数据框 − 实时演示x1

要查找两个矩阵对应列之间的相关性，我们可以使用 mapply 函数，但是我们将不得不使用 as.data.frame 函数来读取矩阵。例如，如果我们有两个名为 M_1 和 M_2 的矩阵，并且每个矩阵都包含 5 列，那么可以使用命令 mapply(cor,as.data.frame(M_1),as.data.frame(M_2)) 来查找这些矩阵对应列之间的相关性。示例 考虑以下矩阵 − 实时演示M1

要删除矩阵行，如果特定列满足某些条件，我们可以使用带单方括号的子集，并根据条件获取矩阵的子集。例如，如果我们有一个矩阵 M，并且想要删除行，如果 M 的第一列不包含值 5，那么我们可以使用命令 M[M[,1]==5,]。示例 考虑以下矩阵 − 实时演示M1