September_C的博客

Python---PIL模块--生成二维码

September_C — Sat, 06 Feb 2021 21:17:12 +0800

1.打开网址的二维码 #打开网址的二维码 import qrcode qr=qrcode.QRCode(version=1, #二维码尺寸大小，范围1-40,1指的是21*21，每增加1，长和宽会同时增加4 error_correction=qrcode.constants.ERROR_CORRECT_L, #指定容错系数 box_size=10, #每个小格子的像素大小 border=.

python--PIL给图像添加文字水印和logo图像水印

September_C — Sat, 06 Feb 2021 20:36:16 +0800

#添加文字水印 from PIL import Image,ImageFont,ImageDraw a=Image.open("cat.jpg").convert('RGBA') b=Image.new('RGBA',a.size,(0,0,0,0)) #（0,0，0,0）代表透明 fnt=ImageFont.truetype("simsun.ttc",40) #设置字体 c=ImageDraw.Draw(b) #将新建的图像填入画板 c.text((b.size[0]-200,b.size[1]-

PIL生成图像验证码

September_C — Fri, 05 Feb 2021 22:14:16 +0800

验证码图像生成的原理是这样的：随机地生成若干个字符，并绘制到图像中，然后对图像的背景或前景进行识别难度的处理，处理措施包括：（1）随机绘制不同颜色的背景点；（ 2）使用随机色绘制字符；（3）在图像中绘制随机的线段；（4）对图片进行变形、模糊等处理。（5）显示花、球等实物图像让操作者识别，以增加提交的难度。 #PIL生成图像验证码 from PIL import Image,ImageDraw,ImageFont from numpy.random import randint,random de.

PIL的模块介绍

September_C — Fri, 05 Feb 2021 21:22:02 +0800

1.Image模块 #图像的读入、显示、保存 from PIL import Image a=Image.open('cat.jpg') #读入图像 a.show() #显示图片 print(a.mode,a.size,a.format) #显示图像信息（颜色模式，图像大小，图像原格式） a.save("cat.png") #另存为运行结果： RGB (400, 460) JPEG 2.#创建新图像文件 #创建新图像文件 from PIL import Image a=Image..

Python---数字图像处理：opencv；读取视频；PIL,颜色转换；轮廓图；直方图

September_C — Fri, 05 Feb 2021 17:42:05 +0800

1.opencv-python读取、展示、存储图像 #opencv-python读取、展示、存储图像 import cv2 img=cv2.imread("Tom.jpg") #读取，这个文件得在原文件夹中 cv2.imshow('image',img) #展示 cv2.imwrite('Tom.bmp',img) #保存为运行结果： 2.读取视频文件TEXT.mp4,把视频的每一帧保存为jpg文件 #读取视频文件TEXT.avi,把视频的每一帧保存为jpg文件 impor.

Python之高等数学的符号求解

September_C — Mon, 01 Feb 2021 20:39:39 +0800

1.求极限 #高等数学求极限 from sympy import * x=symbols('x') print(limit(sin(x)/x,x,0)) print(limit(pow(1+1/x,x),x,oo)) #小写字母oo代表正无穷运行结果： 1 E 2.求导 from sympy import * x,y=symbols('x y') #构造符号变量 z=sin(x)+x**2*exp(y) #构造符号表达式 print("关于x的二阶偏导数：",diff(z,x,2)) p.

Scipy

September_C — Mon, 01 Feb 2021 17:12:46 +0800

1.二维曲面画图 *#二维曲线画图 #plot(表达式,变量取值范围，属性=属性值） #plot(表达式1，表达式2，变量取值范围，属性=属性值） #plot((表达式1，变量取值范围1），（表达式2，变量取值范围2)) #在同一个图形界面画出 y1=2sinx,x∈[-5，5],y2=cos(x+π/4),x∈[-7，7] from sympy.plotting import plot from sympy.abc import x,pi #引进符号变量x,常量pi from sympy.func.

Sympy介绍

September_C — Mon, 01 Feb 2021 11:57:07 +0800

SymPy 是用于符号运算的工具库使用Python的SymPy库进行符号计算，首先要建立符号变量以及符号表达式。符号变量是构成符号表达式的基本元素，可以通过库中的symbols()函数创建。例如： from sympy import * x=symbols(‘x’) x是符号变量的名称，'x’是符号变量的值定义多个符号变量有两种方法，第一种是用空格分隔的符号名称传入符号函数，第二种方法是将m0:3传入符号函数，生成一个如m0，m1，m2的符号序列。在符号计算中，使用evalf()或n(

Matplotlib.pyplot 组合图

September_C — Sun, 31 Jan 2021 21:40:38 +0800

数学图形的组合图 #数学图形的组合图 #y1=sin(x),y2=cos(x),y3=sin(x^2),y4=xsinx,x∈[0,2π]的组合图 import numpy as np from matplotlib.pyplot import * x=np.linspace(0,2*np.pi,200) #np.linspace生成200个元素的数组，均匀的分布在（0,2*pi）区间上面 y1=np.sin(x) y2=np.cos(x) y3=np.sin(x*x) y4=x*np.sin(x) .

Matplotlib.pyplot的可视化应用

September_C — Sun, 31 Jan 2021 21:03:43 +0800

Matlabplot.pyplot的可视化应用数学图形 1.散点图 #散点图 import numpy as np from matplotlib.pyplot import * x=np.array(range(8)) y='27.0 26.8 26.5 26.3 26.1 25.7 25.3 24.8' #直接粘贴 y=",".join(y.split()) #join:组合；split:拆分 y=np.array(eval(y)) #数据之间加逗号 scatter(x,y) savefig(

Python---外部文件的存取

September_C — Wed, 20 Jan 2021 10:00:09 +0800

文本文件的读取 Pandas模块中的read_csv函数，可以读取txt或csv（逗号分隔的文本文件）文本格式数据。 1.读取txt文本数据 2.36.TXT：数据来源：公司人事记录时间范围：2019.1.1~2019.6.30 year,month,day,gender,name,income 2019,3,7,男,张三,6&000 #2019,5,2,男,李四,13&000 2019,2,1,女,王玲,8&000 内部数据，不要外传！ 2019年3月千万注意：此txt的

Pandas

September_C — Tue, 19 Jan 2021 20:12:17 +0800

一。 Pandas可以进行统计特征计算，包括均值、方差、分位数、相关系数和协方差等，这些统计特征能反映数据的整体分布。 ‘’’ mean():计算样本数据的算术平均值 std():计算标准差 cov():计算协方差矩阵 var()；计算方差 describe():描述样本数据的基本情况，包括非NaN数据个数，均值，标准差，最小值样本的25%,50%,75%分位数，最大值 Pandas数据结构的范围可以从一维到三维。Series（序列）是一维的，DataFrame（数据框）是二维的，Panel是三维甚至更

os模块

September_C — Tue, 19 Jan 2021 15:30:50 +0800

文件管理 Python的os模块提供了类似于操作系统级的文件管理功能，如显示当前目录下的文件和目录列表、文件重命名、文件删除、目录管理等。 1.文件和目录列表 listdir()方法返回指定目录下的文件和目录列表，它的一般格式为： os.listdir(“目录名”) 1.显示指定目录 #显示指定目录内容 import os a=os.listdir("c:\\") print(a) #显示C根目录下的文件和目录列表 print("-------------------------") b=os.l.

数据处理工具--Pandas

September_C — Tue, 19 Jan 2021 14:52:15 +0800

文件操作无论是文本文件还是二进制文件，其操作流程基本都是一致的，即首先打开文件并创建文件对象，然后通过该文件对象对文件内容进行读取、写入、删除、修改等操作，最后关闭并保存文件内容。 Python内置了文件对象，通过open()函数可以按指定模式打开指定文件并创建文件对象。文件对象名=open(文件名[, 打开方式[, 缓冲区] ) 其中，文件名指定了被打开的文件名称，如果要打开的文件不在当前目录中，还需要指定完整路径。注意，文件路径中的“\”要写成“\”，例如，要打开e:\mypython中.

数值计算工具Numpy-3（文件处理）

September_C — Mon, 18 Jan 2021 20:11:27 +0800

1.文本文件存取 #文件存取的格式分为两类：二进制和文本。 #而二进制格式的文件又分为NumPy专用的格式化二进制类型和无格式类型。 #savetxt()可以把1维和2维数组保存到文本文件。 #loadtxt()可以把文本文件中的数据加载到1维和2维数组中。 #文本文件存取 import numpy as np a=np.arange(0,3,0.5).reshape(2,3) #生成2*3的数组 np.savetxt("Pdata2_18_1.txt",a) #缺省按照'%.18e'格式保存.

数值计算工具-Numpy-2

September_C — Mon, 18 Jan 2021 14:34:31 +0800

数值计算工具-Numpy 1.数组的修改（数组元素以及数组维度的修改） #数组的修改（数组元素以及数组维度的修改） import numpy as np a=np.array([[1,2],[3,4],[5,6]]) print("\n",a) a[1,1]=0 #修改第2行第2列元素为0 print("\n",a) b=np.delete(a,2,axis=0) #删除数组第3行 print("\n",b) c=np.delete(a,0,axis=1) #删除数组第1列 print("\n",

数值计算工具-Numpy-1

September_C — Mon, 11 Jan 2021 18:14:18 +0800

数值计算工具NumPy 1.用array函数创建数组 #用array函数创建数组 import numpy as np #导入模块并命名为np a = np.array([2,4,8,20,16,30]) #单个列表创建一维数组中间是空格 b = np.array(((1,2,3,4,5),(6,7,8,9,10), (10,9,1,2,3),(4,5,6,8,9.0))) #嵌套元组创建二维数组

线性表例题:合并两个递增的字符类型的链表，要求合并后，递增且不重复

September_C — Thu, 18 Jun 2020 08:31:48 +0800

实实在在的类C语言，可以正常运行，下附有运行区 #include #include typedef struct LNode { char data; LNode *next; }LNode,*LinkList; //尾插法创建链表 int CreateList(LinkList &L,int n) { LNode *p,*r;int i; L=new LNode; L->next=NULL; r=L; .

纯C语言--希尔排序

September_C — Fri, 12 Jun 2020 20:56:41 +0800

#include #define N 11 //定义表长为11 void ShellInsert(int L[N],int dk) { int j; for(int i=dk;i=0&&(x

纯C语言程序设计---冒泡法排序

September_C — Fri, 12 Jun 2020 20:54:48 +0800

#include #define N 5 void Bubble(int a[N]) { int t; for(int i=0;ia[j+1]) { t=a[j]; a[j]=a[j+1]; a[j+1]=t; } } } } main() { int a[N]; printf("输入%d个数\n",