


Belajar pengaturcaraan Python: menghuraikan dan melukis kod Bingdundun
Tutorial Pengaturcaraan Python: Melukis Analisis Kod Bingdundun
Pengenalan:
Dengan perkembangan kecerdasan buatan, bahasa pengaturcaraan Python semakin digunakan secara meluas dalam pelbagai bidang. Dalam bidang penglihatan komputer, Python boleh digunakan untuk mencipta dan memproses imej, menjadikan pemprosesan imej lebih mudah dan cekap. Tutorial ini akan mengambil lukisan kiub ais comel sebagai contoh, memperkenalkan kaedah menggunakan pengaturcaraan Python untuk merealisasikan lukisan imej, dan memberikan contoh kod tertentu.
1. Penyediaan:
Sebelum bermula, kita perlu memasang dua perpustakaan Python dengan fungsi yang berkuasa: numpy
dan matplotlib
. Numpy
ialah perpustakaan pengkomputeran saintifik Python yang menyediakan sejumlah besar alatan untuk memproses tatasusunan. Dan Matplotlib
ialah perpustakaan Python untuk melukis carta dan imej. numpy
和matplotlib
。Numpy
是Python科学计算库,提供了大量用于处理数组的工具。而Matplotlib
则是一个用于绘制图表和图像的Python库。
我们可以通过在命令行中输入以下命令来安装这两个库:
pip install numpy pip install matplotlib
二、步骤解析:
- 导入库和模块:
首先,我们需要在代码中导入numpy
和matplotlib
库。在代码文件开头,添加以下代码:
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt
- 创建画布和轴对象:
使用matplotlib
库来创建画布和轴对象,可以方便地绘制图像。在代码中添加以下代码:
fig, ax = plt.subplots()
- 绘制图像:
接下来,我们可以开始绘制图像。可以使用numpy
库的imshow()
Kita boleh memasang kedua-dua perpustakaan ini dengan memasukkan arahan berikut dalam baris arahan:
# 创建一个200x200大小的0矩阵作为画布 canvas = np.zeros((200, 200)) # 绘制冰墩墩的身体 canvas[50:100, 75:125] = 1 # 绘制冰墩墩的眼睛和嘴巴 canvas[65:75, 85:95] = 0.5 canvas[80:90, 85:95] = 0.5 canvas[95:105, 85:95] = 0.5 # 绘制冰墩墩的帽子 canvas[45:55, 65:135] = 0.8 canvas[55:65, 75:125] = 0.8 # 显示图像 ax.imshow(canvas, cmap='gray', vmin=0, vmax=1)
- Import perpustakaan dan modul:
Pertama, kita perlu mengimportnumpy< dalam kod /code> dan pustaka <code>matplotlib
. Pada permulaan fail kod, tambahkan kod berikut:
# 设置坐标轴刻度和标签 ax.set_xticks([]) ax.set_yticks([]) ax.set_xlabel('X') ax.set_ylabel('Y') # 设置图像标题 ax.set_title('IceDunDun') # 显示绘制好的图像 plt.show()
Buat kanvas dan objek paksi:
Gunakan pustakamatplotlib
untuk mencipta objek kanvas dan paksi, yang boleh melukis imej dengan mudah. Tambahkan kod berikut pada kod: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 创建画布和轴对象 fig, ax = plt.subplots() # 创建一个200x200大小的0矩阵作为画布 canvas = np.zeros((200, 200)) # 绘制冰墩墩的身体 canvas[50:100, 75:125] = 1 # 绘制冰墩墩的眼睛和嘴巴 canvas[65:75, 85:95] = 0.5 canvas[80:90, 85:95] = 0.5 canvas[95:105, 85:95] = 0.5 # 绘制冰墩墩的帽子 canvas[45:55, 65:135] = 0.8 canvas[55:65, 75:125] = 0.8 # 显示图像 ax.imshow(canvas, cmap='gray', vmin=0, vmax=1) # 设置坐标轴刻度和标签 ax.set_xticks([]) ax.set_yticks([]) ax.set_xlabel('X') ax.set_ylabel('Y') # 设置图像标题 ax.set_title('IceDunDun') # 显示绘制好的图像 plt.show()
Lukis imej:
Seterusnya, kita boleh mula melukis imej. Imej boleh dipaparkan menggunakan fungsinumpy
perpustakaan imshow()
. Berikut ialah kod sampel untuk melukis tiang ais: 🎜🎜rrreee🎜🎜Tetapkan sifat imej: 🎜Kita boleh menggunakan beberapa parameter pilihan untuk melaraskan sifat imej semasa melukis imej, seperti pemetaan warna, skala paksi, dsb. Pada penghujung kod sampel, tambahkan kod berikut: 🎜🎜rrreee🎜Pada ketika ini, kami telah berjaya melukis imej berais menggunakan kod Python. 🎜🎜3. Contoh kod lengkap: 🎜rrreee🎜Melalui langkah di atas, kita boleh menggunakan kod Python untuk melukis imej ais. Saya harap tutorial ini dapat membantu anda bermula dalam bidang lukisan imej Python Selamat datang untuk meneroka lebih banyak operasi pemprosesan imej yang menarik. 🎜Atas ialah kandungan terperinci Belajar pengaturcaraan Python: menghuraikan dan melukis kod Bingdundun. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Hadidb: Pangkalan data Python yang ringan, tinggi, Hadidb (Hadidb) adalah pangkalan data ringan yang ditulis dalam Python, dengan tahap skalabilitas yang tinggi. Pasang HadIdb menggunakan pemasangan PIP: Pengurusan Pengguna PipInstallHadidB Buat Pengguna: CreateUser () Kaedah untuk membuat pengguna baru. Kaedah pengesahan () mengesahkan identiti pengguna. dariHadidb.OperationImportuserer_Obj = user ("admin", "admin") user_obj.

Anda boleh mempelajari konsep pengaturcaraan asas dan kemahiran Python dalam masa 2 jam. 1. Belajar Pembolehubah dan Jenis Data, 2.

Tidak mustahil untuk melihat kata laluan MongoDB secara langsung melalui Navicat kerana ia disimpan sebagai nilai hash. Cara mendapatkan kata laluan yang hilang: 1. Tetapkan semula kata laluan; 2. Periksa fail konfigurasi (mungkin mengandungi nilai hash); 3. Semak Kod (boleh kata laluan Hardcode).

Python digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan web, sains data, pembelajaran mesin, automasi dan skrip. 1) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan proses pembangunan. 2) Dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin, numpy, panda, scikit-learn dan perpustakaan tensorflow memberikan sokongan yang kuat. 3) Dari segi automasi dan skrip, Python sesuai untuk tugas -tugas seperti ujian automatik dan pengurusan sistem.

Sebagai profesional data, anda perlu memproses sejumlah besar data dari pelbagai sumber. Ini boleh menimbulkan cabaran kepada pengurusan data dan analisis. Nasib baik, dua perkhidmatan AWS dapat membantu: AWS Glue dan Amazon Athena.

Panduan Pengoptimuman Prestasi Pangkalan Data MySQL Dalam aplikasi yang berintensifkan sumber, pangkalan data MySQL memainkan peranan penting dan bertanggungjawab untuk menguruskan urus niaga besar-besaran. Walau bagaimanapun, apabila skala aplikasi berkembang, kemunculan prestasi pangkalan data sering menjadi kekangan. Artikel ini akan meneroka satu siri strategi pengoptimuman prestasi MySQL yang berkesan untuk memastikan aplikasi anda tetap cekap dan responsif di bawah beban tinggi. Kami akan menggabungkan kes-kes sebenar untuk menerangkan teknologi utama yang mendalam seperti pengindeksan, pengoptimuman pertanyaan, reka bentuk pangkalan data dan caching. 1. Reka bentuk seni bina pangkalan data dan seni bina pangkalan data yang dioptimumkan adalah asas pengoptimuman prestasi MySQL. Berikut adalah beberapa prinsip teras: Memilih jenis data yang betul dan memilih jenis data terkecil yang memenuhi keperluan bukan sahaja dapat menjimatkan ruang penyimpanan, tetapi juga meningkatkan kelajuan pemprosesan data.

Langkah -langkah untuk memulakan pelayan Redis termasuk: Pasang Redis mengikut sistem operasi. Mulakan perkhidmatan Redis melalui Redis-server (Linux/macOS) atau redis-server.exe (Windows). Gunakan redis-cli ping (linux/macOS) atau redis-cli.exe ping (windows) perintah untuk memeriksa status perkhidmatan. Gunakan klien Redis, seperti redis-cli, python, atau node.js untuk mengakses pelayan.

Untuk membaca giliran dari Redis, anda perlu mendapatkan nama giliran, membaca unsur -unsur menggunakan arahan LPOP, dan memproses barisan kosong. Langkah-langkah khusus adalah seperti berikut: Dapatkan nama giliran: Namakannya dengan awalan "giliran:" seperti "giliran: my-queue". Gunakan arahan LPOP: Keluarkan elemen dari kepala barisan dan kembalikan nilainya, seperti LPOP Queue: My-Queue. Memproses Baris kosong: Jika barisan kosong, LPOP mengembalikan nihil, dan anda boleh menyemak sama ada barisan wujud sebelum membaca elemen.
