随着功能越来越多,代码也越来越多,为了让这个标注原型工具有始有终,给他加了两个按钮,打开图片文件,保存标注文件,代码也到了解耦的时候了,这次一共涉及到三个python文件,其实还可以将UI和逻辑进一步解耦,另外最后也懒了,关于保存标注文件的代码并未真正完成,一来最近事情多了起来,一来不值得为一个原型投入太多精力,后面完整版的也不会发出来。所以这个图像标注原型版本也接近了尾声。ui_labelCh
# 如何使用JAVA图片标注 ## 1. 流程表格 | 步骤 | 操作 | | ---- | ---- | | 1 | 加载图片 | | 2 | 添加标注 | | 3 | 保存标注后的图片 | ## 2. 操作步骤及代码 ### 步骤 1: 加载图片 首先,我们需要加载一张图片到Java程序中。 ```java // 导入需要的类 import javax.imageio.Image
原创 2024-03-04 06:05:17
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Annotation标注主要解决如何在图像中添加注解添加点和垂直线#添加(x0,y0),大小为50,颜色为red plt.scatter(x0,y0,s=50,color='r') #黑色虚线(k--)宽度1.5(lw=1.5)绘制垂直线 plt.plot([x0,x0],[0,y0],'k--',lw=1.5)添加标注一个点添加标注方法plt.annotate(str,xy=,xycoords
转载 2023-12-14 12:17:11
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Annotation标注主要解决如何在图像中添加注解添加点和垂直线#添加(x0,y0),大小为50,颜色为red plt.scatter(x0,y0,s=50,color='r') #黑色虚线(k--)宽度1.5(lw=1.5)绘制垂直线 plt.plot([x0,x0],[0,y0],'k--',lw=1.5)添加标注一个点添加标注方法plt.annotate(str,xy=,xycoords
转载 2023-12-14 10:10:44
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# 如何实现“Python线图标注” ## 简介 在数据分析和统计学中,箱线图是一种常用的可视化工具,用于显示一组数据的分布情况。箱线图可以显示数据的中位数、上下四分位数、异常值等信息,帮助我们更好地理解数据的分布特征。 在Python中,我们可以使用matplotlib库来绘制箱线图,并且通过添加标注,进一步增强图表的可读性。本文将介绍如何使用Python实现箱线图标注的方法。 ##
原创 2023-11-19 09:38:18
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# Python线图标注教程 ## 简介 在数据可视化中,折线图是一种常用的图表类型,用于表达数据随时间或某一变量变化的趋势。有时候,我们需要对某些关键点进行标注,以便更清晰地传达信息。本教程将向你介绍如何使用Python实现折线图标注的功能。 ## 准备工作 在开始之前,确保你已经安装了Python的相关环境和库。我们将使用matplotlib库来绘制折线图并进行标注。如果你还没有安装
原创 2024-02-17 03:31:10
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完整的代码以及Python可视化指南,介绍了Pandas,Seaborn和Plotly的绘图。2018: Regplot showing how Life Ladder (Happiness) is positively correlated with Log GDP per capita (在今天的文章中,我们将研究使用Python绘制数据的三种不同方式。 我们将通过利用《 2019年世界幸福报
# Python 在K线图标注的实现 ## 概述 本文将介绍如何使用 Python 实现在K线图中添加标注。K线图是一种常见的金融图表,用于显示股票、期货等金融交易数据的变化趋势。通过在K线图上添加标注,可以更直观地展示特定数据点的信息。 ## 实现步骤 下面是实现“Python 在K线图标注”的步骤: | 步骤 | 描述
原创 2024-01-30 09:45:29
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1. 写在前面《NLP汉语自然语言处理原理与实践》(郑捷著)是一本专业研究自然语言处理的书籍,本文作者在阅读这本书,调试其中的程序代码时,发现由于版本升级,导致其中的某些程序无法执行。本文针对书中第24页“安装StanfordNLP并编写Python接口类”部分的程序,列出在版本升级后出现的问题,以及相应的解决方案。本文也可以单独作为学习StanfordNLP工具包的学习文档。&nbsp
Python单行注释Python 中使用井号(‘#’)作为单行注释的符号,语法格式为:# 注释内容也就是说,从符号‘#’处开始,直到换行处结束,此部分内容都作为注释的内容,当程序执行时,这部分内容会被忽略。单行注释放置的位置,既可以是要注释代码的前一行,例如:#这是一行简单的注释print ("Hello World!")也可以是注释代码的右侧,例如:print ("Hello World!")
Python 支持两种类型的注释,分别是单行注释和多行注释。Python 单行注释Python 使用井号#作为单行注释的符号,语法格式为:# 注释内容从井号#开始,直到这行结束为止的所有内容都是注释。Python 解释器遇到#时,会忽略它后面的整行内容。说明多行代码的功能时一般将注释放在代码的上一行,例如:#使用print输出字符串 print("Hello World!") print("C语言
制作数据集时,利用python标注信息进行数据清洗和可视化文前白话Ⅰ、涉及的脚本代码Step1: 检查所标注的xml文件中是否有命名不合规范的存在Step2: 对比数据源图(jpg)与所保存的标注的xml文件,打印缺失的xml图片序号Step3: 删除没有对应xml文件的jpg文件Step4: 将标注的所有xml文件信息写入一个excel表格,后期数据分析使用Step5: 数据分析,查看xml
画k线需要的包和环境:python36import tushare as tsimport reimport matplotlib.pyplot as pltimport mpl_finance as mpfimport numpy as npimport talib as tltushare是python的一个第三方库,通过它可以获取股票的当日数据和历史数据,可以通过这里进行详细了解;matpl
线图boxplot——展示数据的分布图表作用:1.反映一组数据的分布特征,如:分布是否对称,是否存在离群点2.对多组数据的分布特征进行比较3.如果只有一个定量变量,很少用箱线图去看数据的分布,而是用直方图去观察。一般都要跟其余的定性变量分组箱线图,可以起对比作用。(key)适合数据类型:针对连续型变量用法:只有一个变量、一组的数据(1个变量,0个定性变量),比如:学生的成绩情况只有一个变量、多
转载 2023-10-18 07:20:02
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1.4 Python进阶特性(类型标注)1.4.1 类型标注介绍Python属于动态类型语言,只有在运行代码的时候才能够知道变量类型,那么这样容易产生传入参数类型不一致的问题,导致出现意想不到的bug。这也是动态类型语言天生的一个问题。 所以在Python3.5的时候开始引入了类型标注(Type Hint),让我们能够显式地标注类型。经过后续版本更新,现在Python中的类型标注功能已经慢慢完善起
Python是一种简单易学、功能强大的编程语言,广泛应用于数据分析、机器学习、Web开发等领域。在数据分析领域中,箱线图是一种常用的数据可视化工具,用于展示数据的分布情况和异常值的检测。本文将介绍如何使用Python绘制箱线图标注数值。 ### 箱线图简介 箱线图是由陈述学家约翰·图基(John Tukey)于1977年提出的一种统计图表,主要用于描述数据的分布情况。箱线图由五条线组成:最小
原创 2024-04-09 05:02:45
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# 如何在Python中实现折线图标注数据 在数据可视化中,折线图是一种常用的图表,能够直观地展示数据随时间变化的趋势。为了在折线图标注数据,我们可以使用Python中的Matplotlib库。在本篇文章中,我将带你从零开始实现这个目标,以下是整个流程的步骤概述以及相关代码的介绍。 ## 流程概述 | 步骤 | 描述 |
原创 8月前
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# Python绘制折线图标注教程 ## 1. 简介 在Python中,我们可以使用matplotlib库来实现折线图的绘制和标注。本教程将向你介绍如何使用matplotlib库来实现Python绘制折线图标注的功能。 ## 2. 整体流程 下面是整个实现过程的一般流程: | 步骤 | 描述 | | ---- | ---- | | 步骤一 | 导入必要的库和模块 | | 步骤二 | 创建数据
原创 2023-11-30 05:16:17
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# 如何实现“python线图标注数值” ## 引言 在数据可视化的过程中,折线图是一种常见且重要的方式。而在实际应用中,经常需要在折线图标注数值以增加数据的可读性和理解性。本文将教你如何使用Python实现在折线图标注数值的功能。 ## 整体流程 下面的表格展示了实现“python线图标注数值”的整体流程及对应的步骤: | 步骤 | 描述 | | ------
原创 2024-01-13 04:42:12
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# Python画折线图标注 作为一名经验丰富的开发者,我很高兴能够帮助你学习如何实现“Python画折线图标注”。在本文中,我将向你展示整个实现过程,并为每个步骤提供详细的解释和相应的代码示例。 ## 实现步骤 下表展示了整个实现过程的步骤,让我们一起逐步进行吧。 | 步骤 | 讲解 | | --- | --- | | 1 | 导入必要的库 | | 2 | 准备数据 | | 3 | 创建
原创 2023-12-22 07:27:56
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