Matplotlib - одна из наиболее широко используемых библиотек визуализации данных в Python. Обычно при визуализации более чем одной переменной вы хотите добавить к графику легенду, объясняющую, что представляет каждая переменная.

В этой статье мы рассмотрим, как добавить легенду к графику Matplotlib.

Matplotlib - одна из наиболее широко используемых библиотек визуализации данных в Python. Обычно графики и визуализации Matplotlib делятся с другими.

В этой статье мы рассмотрим, как сохранить график в виде файла изображения с помощью Matplotlib.

Matplotlib - одна из наиболее широко используемых библиотек визуализации данных в Python. Большая часть популярности Matplotlib связана с его параметрами настройки - вы можете настроить практически любой элемент из его иерархии объектов.

OpenCV-Python - это библиотека Python, специально предназначенная для решения проблем компьютерного зрения. Морфологические преобразования - это несколько простых операций, основанных на форме изображения. Обычно это выполняется на двоичных изображениях. Есть два основных морфологических преобразования.

Расширение и эрозия - две основные операции с изображениями в области математической морфологии. Расширение применяется к двоичным изображениям. Основным эффектом расширения двоичного изображения является постоянное увеличение границ областей пикселей переднего плана (например, обычно белых пикселей). Таким образом, области пикселей переднего плана увеличиваются в размере, а дыры в этих областях становятся меньше.

Функция random() в Python используется для генерации псевдослучайных чисел. Он генерирует числа для некоторых значений, называемых seed значением.

Расширение Google Chrome, созданное с помощью Python (бессерверный, метод B). _ (click to zoom)_Google Chrome плагин написан на HTML, JavaScript и CSS. Если вы никогда не писали плагин Chrome, я предлагаю ознакомиться с документацией по расширениям Chrome.

Мы живем в мире после Python 2, поскольку большинство компаний адаптировалось к Python 3. Язык становится более зрелым. В последнее время Python перенимает интересные вещи из других языков. Несколько примеров - это подсказки по типам и синтаксис async/await.

По моему опыту, общая проблема с приложениями, управляющими данными с помощью Python - это незнание, какой инструмент использовать для какой работы. Я думаю, что само собой разумеется, что использование правильного инструмента для работы - это большая часть того, что мы делаем. Трудно понять, с чего начать, если можно было начать где угодно. Однако я снова и снова сталкивался с вопросом: «Следует ли мне изучать Flask или Django?» Короткий ответ: и то и другое!

"Здесь должен быть только один - и желательно только один - очевидный способ сделать это» - говорит дзен Python. Тем не менее, есть области, где даже опытные программисты спорят о том, что делать, а что нет.

Одна из этих областей - классы Python. Заимствованные из объектно-ориентированного программирования, это довольно красивые конструкции, которые вы можете расширять и изменять по мере написания кода.