opencv默认的彩色图片的加载方式是按照BGR加载的，直接用opencv的函数展示是没有问题的，但是有时候我们想把多张图片放在一起展示，这时候用matplotlib就比较方便，但是matplotlib...比较简单，使用opencv的函数把彩色图片转成RGB模式后，再用matplotlib展示就可以了。 效果如下： ? 上图中左边是BGR的显示模式，后面转成RGB后正常显示，这一点需要用的时候注意下。...源码如下： # -*- coding:utf-8 -*- import matplotlib.pyplot as plt import cv2 as cv import numpy as np #...加载原图,彩色的，默认是BGR img=cv.imread("imgs/22.png") # 用于存储所有弹框的图片集合 psw=[] # 转成RGB模式，否则plot不能正常识别 color_img...psw.append(("BGR_SHOW",img)) psw.append(("RGB_SHOW",color_img)) # 获取个数 plot_number=len(psw) # 设置每列显示的窗体个数
has_export_permission'] = request.user.is_superuser print(extra_context) # 默认是是按照用户对表的权限显示导出导入按钮...# 按照用户账户的类型显示导出导入按钮 .....site-packages\import_export\templates\admin\import_export if request.user.is_superuser: # 显示导入导出...self.change_list_template = "admin/import_export/change_list_import_export.html" else: # 不显示导入导出...是" # 新字段的显示的名称 is_good_false.short_description = "投资项目 优质 设置为 否" # 新字段的显示的名称 actions = [is_good_true
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内...
.odt文件是openoffice软件产生的文档格式，可以直接用office打开，这其实就是一个压缩包，可以使用解压软件打开，里面有一个cont...
文章目录 一、报错信息 二、解决方案 一、报错信息 ---- Kotlin 1.5.0 后语法与之前不同 , Float 类型不能直接转为 Byte 类型 , 需要先转为 Int , 然后转为 Byte...类型 ; e: D:\002_Project\MyApplication\app\src\main\java\kim\hsl\plyer\Player.kt: (958, 50): Using 'toByte
我们自己做的组件，一般希望它的属性在设计时能够在属性窗里显示为中文，可以在属性上添加System.ComponentModel.DisplayNameAttribute标注达到这个目的。...但是，枚举的选项如何以中文的形式显示在属性窗里呢？...假设我们有如下枚举： 1: public enum MyEnum 2: { 3: A, 4: B 5: } 在某个组件里有一个MyEnum类型的属性...MyEnum MyEnum 3: { 4: get;set; 5: } 在设计时把这个组件拖到设计器中，发现属性窗中出现了“我的枚举”这个属性，但选项是A和B，如何让它们示为“...这就需要利用到TypeConverter了，因为PropertyGrid利用TypeConverter来显示枚举的选项的。
MySQL中字段类型为 longtext 的字段值保存的是Blob (Binary large objects)，所以在导出sql或者将sql查询导出为其他格式的数据时，需要提前将字段类型转换一下，转换方式
部分客户在自己升级最新版EasyNVR之后出现了不能登录或者是出现显示内容与指定栏目不符的情况，比如下图中选择了通道管理或者系统管理，但是界面却停留在视频广场上： image.png image.png...image.png 通过对客户数据库进行分析，原来是客户的表格里面的登录名为admin，而我们新版本默认的登录名是easynvr，且在不修改ini文件的情况下，他的id必须为1 image.png 而该客户...id为1的用户名是admin，显然不符合新版本的要求，因此我们需要把数据库用navicat打开后，删除admin用户，然后把easynvr的用户序号改为1。
部分客户在自己升级最新版EasyNVR之后出现了不能登录或者是出现显示内容与指定栏目不符的情况，比如下图中选择了通道管理或者系统管理，但是界面却停留在视频广场上： ? ?...通过对客户数据库进行分析，原来是客户的表格里面的登录名为admin，而我们新版本默认的登录名是easynvr，且在不修改ini文件的情况下，他的id必须为1 ?...而该客户id为1的用户名是admin，显然不符合新版本的要求，因此我们需要把数据库用navicat打开后，删除admin用户，然后把easynvr的用户序号改为1。 ? 随后重启服务，即可正常运行。
问题： 出现错误：类型“{ class: string; }”的参数不能赋给类型“ComponentPublicInstanceConstructor不能将类型“{ class: string; }”分配给类型 解决办法一： props: { style?: unknown; readonly hoverClass?...: unknown; }; … 10 more …; 解决方法二： 将 Volar 插件升级为 Vue-Office
: 函数返回值 函数名(函数参数列表) throw (异常类型1, 异常类型2, ..., 异常类型n) 3、抛出一种类型的异常 抛出一种类型的异常 : 在 void fun() 函数中 , 可能会抛出...cout 类型 异常 " << endl; // 抛出一个 char 类型的异常 throw 'A'; } 6、不能抛出任何类型异常 - 声明 throw() 如果禁止函数抛出异常..., 则声明异常接口为 throw() , 如果 在 函数中有抛出异常的行为 , 在编译时会发出警告 ; // 不允许抛出异常 void fun() throw() { // 函数体 } 如果抛出了异常..., 会报错 : " 警告 C4297 “fun”: 假定函数不引发异常，但确实发生了 " 严重性 代码 说明 项目 文件 行 禁止显示状态 警告 C4297 “fun”: 假定函数不引发异常，但确实发生了...========== 生成: 成功 1 个，失败 0 个，最新 0 个，跳过 0 个 ========== 执行结果 : 7、抛出异常类型错误 抛出异常类型错误 : 如果一个函数抛出了它的异常接口声明所不允许抛出的异常
昨天学习pandas和matplotlib的过程中, 在jupyter notebook遇到ImportError: matplotlib is required for plotting错误, 以下是解决该问题的具体描述...不能导入matplotlib?在cmd命令窗口下确认: ? 没有报错, 说明安装成功, 而且能够被成功导入. 2....再次运行pandas的plot()方法, 仍然报错, 而且再次检查没有发现语句中存在错误. 那么问题来了, 为什么pandas中的plot()方法不能用? 3....换IDE试试, 看看在pycharm中能不能运行: 1 import pandas as pd 2 import matplotlib.pyplot as plt 3 df = pd.read_csv(...在pycharm中能够成功运行, 而在jupyter notebook中不能运行, 看起是IDE的问题, 那么两者存在什么差异呢: 就我个人电脑而言, pycharm是我刚刚启动的(安装好matplotlib
大多数艺术家（Artist）都与轴有关; 这样的艺术家（Artist）不能被多个轴共享，也不能从一个轴移动到另一个轴。...由于要使用的绑定的默认值是PyQt4，matplotlib 首先尝试导入它，如果导入失败，它会尝试导入 PySide。 什么是交互模式？ 使用交互式后端（请参阅什么是后端？）...注意：与交互性相关的主要更改，特别是show()的角色和行为，在向matplotlib 1.0版的过渡中进行了更改，并在1.0.1中修复了错误。...（除非agg.path.chunksize为零，在这种情况下没有分块。）对于某种类型的数据，将线条分成合理的大小可以大大减少渲染时间。...以下脚本将首先显示没有任何块大小限制的数据，然后显示块大小为10,000的相同数据。
今天处理一起小故障，用户系统为winxp。 用户在修改了某个文件夹的显示方式之后出现了该故障。 故障表现为再次进入该文件夹的时候explorer崩溃。...该内存不能为“read” 这个问题是因为视频预览功能出现问题引起的，解决方法也很简单，关闭xp的视频预览功能即可。
一下为matplotlib官方教程和api文档，强烈建议看完本文章去拿官方的例子练手。...matplotlib官方例子 matplotlib api文档 导入库 import matplotlib.pyplot as plt ---- ---- 库配置 matplotlib有些默认配置不能显示中文...plt.rcParams['font.serif'] = ['SunTimes'] ---- plt 绘图类型 matplotlib.pyplot是使 matplotlib 像 MATLAB 一样工作的函数集合...(x,y,"str")# x,y的位置是根据坐标轴的数来的，可以通过transform参数更改坐标系 # 网格是否显示 ax.grid(True);# 显示 matplotlib默认支持TeX表达式（...y=[] for i in x: if i==0: y.append(0) # 这里要注意分母不能为0，要不然会报 domain 错误； # 这里我直接让y等于
通过 Matplotlib，开发者可以仅需要几行代码，便可以生成绘图，直方图，功率谱，条形图，错误图，散点图等。 通过学习Matplotlib，可让数据可视化，更直观的真实给用户。...plt.plot([1, 4], [2, 8]) # 第一个中括号里是绘制点的横坐标，第二个为绘制点的纵坐标 # 显示绘制的图 plt.show() 注意：在运行以上代码是可能会出现以下类似的报错：...这个错误是因为你的Matplotlib使用了一个名为backend_interagg的后端，但该后端没有FigureCanvas属性。...例如在代码的开头添加以下代码来更改Matplotlib的后端为默认的TkAgg后端： import matplotlib matplotlib.use('TkAgg') 运行效果如下： 2....ax3d = fig.add_subplot(121, projection='3d') # filled为bool类型数组，在True的元素下标位置绘制体元素 i, j, k = np.indices
本文将详细解析常见错误 NameError: name 'Image' is not defined 的根源及解决方案。通过实例演示，你将掌握如何正确导入Image模块、避免拼写错误等基础技巧。...同时，我们还将介绍Python其他强大的图像处理库，为你在编程之路上扫清障碍。最后附上微信联系方式，一起探讨编程进阶技巧吧！...事实上，这个问题通常与模块未正确导入或拼写错误有关。本篇博客将通过通俗易懂的讲解和详细的代码示例，带你一步步解决这个问题，并了解更多图像处理的进阶技巧。...正确导入Image模块 Pillow库的Image模块需要通过以下方式导入： from PIL import Image 这是Pillow库的标准导入方式，确保避免以下常见错误： 忘记使用PIL作为命名空间...记住：不要被错误吓倒，学习编程的过程就是不断解决问题、不断提升的过程 参考资料 Pillow官方文档 OpenCV官方文档 Scikit-Image官方文档 Matplotlib官方文档
Matplotlib支持许多后端和输出类型，这意味着无论您使用哪种操作系统或您希望使用哪种输出格式，您都可以依赖它。这种跨平台，一切对每个人的方法都是Matplotlib的强大优势之一。...尽管如此，我认为我们不能忽视Matplotlib作为经过良好测试的跨平台图形引擎的优势。...1.导入Matplotlib 就像我们使用np简写为NumPy和pandas的pd简写一样，我们将使用Matplotlib导入的一些标准shorthands： import matplotlib as...mpl import matplotlib.pyplot as plt 我们将matplotlib导入为mpl，将matplotlib.pyplot导入为plt 而plt接口是我们最常使用的接口。...如何显示我们画的图 Matplotlib大概三个常用的编译环境，分别是脚本，IPython终端或IPython笔记本中使用Matplotlib。
创建简单的折线图 折线图是一种显示数据变化趋势的基本图表类型。...添加标题和标签：使用plt.title方法添加图形的标题，使用plt.xlabel和plt.ylabel方法为横轴和纵轴添加标签。 显示图形：使用plt.show()方法显示图形。...多图形组合 在同一个图形中组合多种不同类型的图形可以让你更全面地展示数据。...添加标题：使用plt.title方法为整个图形添加标题。 显示图形：使用plt.show()方法显示图形。 保存图形 创建图形后，你可能需要将其保存到文件中。...显示网格：使用plt.grid(True)方法显示网格线。 显示图形：使用plt.show()方法显示图形。 6. 组合图：展示多种数据 组合图可以同时展示多种类型的数据。
数据可视化分析可以提供许多数据不能够提供的洞见。Python语言拥有一些优秀的数据可视化工具。matplot库是Python语言基础的数据可视化库，可以设计和实现许多基础的绘图类型。 ?...它是一个非常通用的可视化库，只需要几行代码，就可以生成柱状图、直方图、功率谱图、散点图、误差图、饼图和许多其他类型的图。关于matplotlib的详细介绍和学习，可以查阅它的官方网址。...matplotlib的网址： https://matplotlib.org/ 2 matplotlib库做数据可视化 0 准备工作 0.1 导入matplotlib库的函数 代码片段 # 导入matplotlib...库所需的函数集 import matplotlib.pyplot as plt 0.2 绘图的模板，显示和保存 代码片段 # 绘图的通用格式 plt.plot(...) # 绘图结果的显示 plt.show...as plt x = [x * 0.1 for x in range(100)] y = np.cos(x) plt.plot(x, y) # 绘制线状图 plt.show() # 显示图形结果
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