先介绍Pandaspandas仍然想解决python里面列表和元组的问题，也在尝试解决字典在大数据应用中速度过慢的问题。有两个改进，一个是DataFrame，还有一个是针对dic的series的改进。与numpy不同的是，pandas在数据格式的定义上采用显示索引（explict index，与之对应的是implict index），显示行和列的名称。matplotlib引入的时候，在anacon
最近这段时间一连投递了好几篇论文，全部都是黑白印刷的期刊，费了一些功夫把原本的彩图改成了黑白的，发现黑白图也没有想象中的那么难看，朴素的别具一格！下面做一个总结吧，考虑到论文数据需要保密，作图使用的数据是由numpy随机生成的。折线图 首先是最简单的折线图，每条线的color都是黑色，用lin
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2023-08-22 21:53:25
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当探索具有中等数量(不多不少的意思……)维度的数据集时，一个很好的方式是基于不同的子数据集构建不同的实例，并将它们以网格的方式组织在一张图之中。这种技术有时被称为“lattice”或“trellis”(大概是格子图、网格图)，这跟“small multiples”的概念类似(多张更小的子图)。它能帮助我们快速从复杂的数据中提取大量信息。matplotlib对于创建带有多个坐标轴(每个坐标轴体系意味
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2024-08-05 15:59:50
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我有许多黑白图像，并希望将它们转换为一组线，这样我就可以从这些线完全或至少接近完全重建原始图像。换句话说，我正在尝试将图像矢量化为一组线。我已经看过HoughLinesTransform，但是它并没有覆盖图像的每个部分，而是更多关于在图像中查找线条，而不是将图像完全转换为线条表示。另外，线变换不对线的实际宽度进行编码，这让我猜测如何重建图像（我需要这样做，因为这是训练机器学习算法的前一步）。到目前
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2024-05-13 23:29:06
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1.方案一# -*- coding:utf-8 -*-
from PIL import Image
IMG = 'd516871d0f6596ad0a85ade5d1af12f0.jpeg'
WIDTH = 160
HEIGHT = 90
#图片来源,长宽设定
ascii_char = list("$@B%8&WM#*oahkbdpqwmZO0QLCJUYXzcvunxrjft/\|(
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2024-04-14 22:44:51
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Matplotlib中的基本图表包括的元素 + x轴和y轴 水平和垂直的轴线 + x轴和y轴刻度 刻度标示坐标轴的分隔，包括最小刻度和最大刻度 + x轴和y轴刻度标签 表示特定坐标轴的值 + 绘图区域 实际绘图的区域相关实例代码在https://github.com/lm197704/db2020#%%import numpy as np i
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2023-12-05 21:47:14
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本篇将会是这个游戏图形化界面的核心，如何将逻辑和绘图联系，真正吧界面做出来~其实各位应该已经想到了，在前面的绘图讲解中的那个绘图函数是通过像素操作进行绘图的，那么逻辑处理中也是二维数组的处理，很容易能将二维数组中的数据处理出具有像素数据的绘图用参数。好了，那么下面我们将来实现这个想法：首先既然要联系逻辑和绘图，那么逻辑类和绘图类都要做好准备，逻辑类要负责传出数据，绘图类需要提供接收数据的容器，请看
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2023-12-25 07:18:52
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图像中的单个点称为像素(pixel)，每个像素都有一个值，称为像素值，它表示特定颜色的强度。对于黑白图，是指每个像素的颜色用二进制的1位来表示，那末颜色只有“1”和“0”这两个值。这也就是说，要么是黑，要么是白。对于灰度图，如果不用合成的方式来表达，可以表示为（0），（123），（255）。一个像素值往往用R，G，B三个分量表示，注意，是RGB合成来表示一个像素的颜色。但要注意的 &
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2023-10-06 22:26:13
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在现代图像处理领域，将彩色图像转换为黑白图像是一个基础且常见的任务。很多时候，应用场景包括图像的预处理、特征提取和简化模型输入等。本文将详细讨论如何使用Python处理图片并将其转换为黑白图像。以下是我们将探讨的内容。
1. 背景描述
- 随着计算机视觉的快速发展，图像处理技术越来越受到重视。
- 图片黑白化是一项基本的图像处理操作，广泛用于视觉效果、图像分类等诸多领域。
有
前言写程序已经丢掉很长一段时间了，最近觉得完全把技术丢掉可能是个死路，还是应该捡起来，所以打算借CSDN来记录学习过程， 由于以前没事的时候断断续续学习过python和用flask框架写过点web，所以第一步想捡起python，但是，单纯学习python有点枯燥，正好看到pygame，感觉还挺简单，所以想先写个小游戏练练手。准备python基础相关准备：pygame的基础知识，参考目光博客的“用P
# 如何使用Python将图像转换为黑白图
在数字图像处理领域，将彩色图像转换为黑白图像是一项基本而重要的任务。一些常见的应用包括提高图像的对比度、简化图像分析等。本文将指导你一步一步地实现这一功能。
## 流程概览
下面是实现“将图像画成黑白图”的基本流程：
| 步骤 | 描述 | 使用的工具/库 |
|----
原创
2024-08-24 04:16:09
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红玫瑰基本上，红玫瑰就是最常见的玫瑰花了，它是很常见的一种切花，也是情人之间表达爱意的一种花卉。其实真正的红玫瑰是不存在的，市场上的切花其实是月季花，花草茶中的红玫瑰则多是平阴玫瑰。黄玫瑰黄玫瑰也是常见的一种花卉，姿态优雅，色彩明丽，多用它来表达友情。其实在切花中的黄玫瑰多是切花月季中的一种。紫玫瑰紫玫瑰也是玫瑰花的一个品种，它的花朵比较小，但是香气比较浓郁。紫玫瑰具有很多的功效，包括美容和调节人
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2023-10-11 16:40:12
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作者：云风提交者：eastvc 发布日期：2003-7-1 22:25:26为什么要实时转换颜色深度?通常, 2D 游戏中的位图, 无论在外存中按什么颜色深度存放, 加栽后都被转换成了需要的颜色深度. 我们不太注意颜色深度转换说需要的时间.但是, 现在不同了. 云风未来的计划中, 最重要的一项是制作一个超级 2D 引擎. 将支持 Voxel 物体和实时光线处理这样的特性, 而且在光线处理中, 32
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2024-08-12 12:13:35
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# 黑白图映射彩色图像的实现方法
在图像处理中，黑白图像的彩色映射是一种常见的技术，它可以将黑白图像转换为彩色图像，以增强视觉效果。本文将带您一步步实现这一过程，我们将使用Python和一些常用的图像处理库来完成这个任务。
## 流程概述
在开始之前，我们先来看看实现黑白图映射彩色图像的流程。以下是整个流程的步骤和相应的功能说明。
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
|
## Python黑白图像灰度图
在图像处理领域，灰度图是一种常见的图像类型，它使用灰度级别来表示图像的亮度。Python是一种功能强大的编程语言，也可以用来处理图像。本文将介绍如何将彩色图像转换为灰度图，并通过代码示例演示这一过程。
### 什么是灰度图像？
灰度图像是一种只包含黑白两种颜色的图像。在灰度图像中，每个像素点的亮度范围通常在0到255之间，0表示黑色，255表示白色。灰度图像
原创
2024-05-07 07:13:52
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# 实现Python灰度图黑白翻转
## 简介
在本教程中，我将教会你如何使用Python实现灰度图黑白翻转。这是一个简单的任务，适合刚入行的小白开发者。我们将通过一系列步骤来达到目标。以下是整个过程的概要：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 读取图像文件 |
| 步骤二 | 将图像转换为灰度图 |
| 步骤三 | 反转灰度图 |
| 步骤四 | 保存结果为新
原创
2023-08-01 18:44:52
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内容来自OpenCV-Python Tutorials 自己翻译整理目标： 在本章，学习Meanshift算法和Camshift算法来寻找和追踪视频中的目标物体。Meanshift算法：meanshift算法的原理很简单。假设你有一堆点集，例如直方图反向投影得到的点集。 你还有一个小的窗口，这个窗口可能是圆形的，现在你可能要移动这个窗口到点集密度最大的区域当中。 如下图： 最开始的窗口是蓝色
一.引言最近看B站视频，有大佬徒手用excel一个格子一个格子填充，撸出了钢铁侠的图片，惊奇的同时，我思考，用python是否可以更快速的完成呢？ps：由于最近重构了下代码，因此想看最新效果图以及GUI界面可直接前往文末二.任务分解既然原理是将excel的每一个单元格当作一个像素块，那我们是否可以通过opencv获取图片每个像素的RGB值，然后通过python对excel进行操作，给每个单元格填充
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2023-08-01 12:52:34
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在数据分析过程中，数据及模型可视化是无可避免的，同时这也是展示我们数据分析成果的最佳方式。因此，熟悉掌握绘图库的使用，对精进我们的数据分析技能起着不可替代的作用。在上一篇中，我们掌握了Matplotlib的基本操作技巧。在有一定的认识基础后，我们今天再来看看在python里另一个强大的绘图库——Seaborn。重温一下：Seaborn 是以 Matplotlib 为核心的高阶绘图库，
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2023-09-25 19:04:18
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目录1、绘制多个子图2、绘图在指定的子图上 3、subplots命令：快速生成多个子图框架 3.1 快速布局3.2 画一个图形 3.3 多个图形共用一个轴 3.4 与seaborn联合使用 3.5 使用数组方式指定子图 3.6 嵌套图在matplotlib中，所有的绘图操作实际上都是以Axes对象为独立的绘图区域进
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2023-08-07 14:00:17
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