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python 圖像坐標點如何提取輪廓 哪個數據可視化工具比較好?

   2023-04-27 企業服務招財貓70
核心提示:哪個數據可視化工具比較好?看了其他答案,都是用現有的可視化軟件。這里以Python為例,介紹兩個相對易用的可視化包——seaborn和pyecharts。它們易學易用,繪制的圖形美觀大方、整潔。有興趣

哪個數據可視化工具比較好?

看了其他答案,都是用現有的可視化軟件。這里以Python為例,介紹兩個相對易用的可視化包——seaborn和pyecharts。它們易學易用,繪制的圖形美觀大方、整潔。有興趣的朋友可以試試。實驗環境為win10python3.6pycharm5.0,主要內容如下:

這是一個基于matplotlib的可視化包,matplotlib是matplotlib更高級的API包。繪圖有很多種,常見的有折線圖、條形圖、餅圖、箱線圖、熱圖等。,需要的代碼更少,使用起來更方便。下面我簡單介紹一下這個包的安裝和使用:

要安裝seaborn,只需輸入命令"pip安裝seaborn"直接在cmd窗口中,如下所示:

安裝成功后,我們可以進行簡單的測試。代碼如下,非常簡單:

程序運行的截圖如下:

更多的例子,你可以查看官方網站的教程,內容豐富,有詳細的代碼注釋和解釋,值得學習:

:這是echarts提供給python的一個接口。在前端數據可視化中,可以使用這個echarts包。借助pyecharts,我們不僅可以畫出漂亮的條形圖、折線圖等。,還能畫3D圖形、地圖、雷達圖、極坐標系統等。簡單易用,值得學習。下面我簡單介紹一下這個包的安裝和使用:

要安裝pyecharts,只需輸入命令"pip安裝pyecharts"直接在cmd窗口中,如下所示:

安裝成功后,我們可以進行一個簡單的測試。代碼如下,并繪制了一個簡單的直方圖:

程序運行的截圖如下:

更多例子,也可以查看官方教程。介紹很詳細,參數也很具體,值得學習:

至此,這里簡單介紹一下seaborn和pyecharts包的安裝和使用。總的來說,這兩個包用起來非常方便,易學易用,畫出來的圖形也非常漂亮漂亮。只要有一點python基礎,看看官方的例子,就能很快掌握。當然,你也可以使用可視化工具,比如JMP,來提供一個思路。有興趣的朋友可以試試。希望以上分享的內容能對你有所幫助,歡迎大家評論。

學人工智能是不是得有Python的基礎?

隨著人工智能的日益普及,可以說很多學生都想進入這個領域。那么python有必要嗎?我來回答一下。

第一,人工智能有很多分支。比如圖像處理,機器學習,數據挖掘等等。Python作為解釋性語言,入門。簡單,并且有很多科學計算和圖像處理以及深度學習算法庫。如果作為人工智能的入門語言,我覺得值得推薦。比如opencv圖像處理庫就包含了很多基本操作,比如平滑、銳化、輪廓提取等。再比如numpy,可以作為科學計算庫,進行各種矩陣運算。但是python目前還不夠快,需要我們掌握另外一種結構化語言,比如C語言。可以在GPU上進行運算,從而提高運算效率,實現移動終端的移植能力。

其次,由于人工智能涉及到很多算法細節,python有打包的庫函數可供調用,只需調整參數,非常方便。相對來說,C要復雜得多,甚至需要自己構建算法。

總之,我推薦python引入人工智能,但最好再學一遍C語言,讓算法得到充分應用。

如果你有任何問題,請在下面留言,讓讓我們一起進步。

我必須這么做。Tensorflow,pytorch和學習人工智能可以不要被繞過。python是主要的開發語言。許多開源項目都基于python。

不是唯一的,而是最過程的。人工智能離我們的生活越來越近,有必要多了解一下。至于語言,python是目前最主流的,但它并不不代表它是唯一的。還有Lisp,Prolog,C/C,Java,這些編程語言都可以是人工智能編程語言。比如現在很多手機可以運行一些人工智能計算,語言很可能不是python,而是C/C,一種更接近硬件的低級語言。

 
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