python基础语法总结(超详细) ⽬录 1、环境搭建 2、标识符 3、python保留字 4、注释和空⾏ 5、⾏与缩进 6、多⾏语句 7、声明变量 8、标准数据类型 8.1 Number(数字) 8.2 字符串(String) 8.3 List(列表) 8.4 Tuple(元组) 8.5 Set(集合) 8.6 Dictionary(字典) 8.7 数据类型转换 9、输⼊ 10、输出 11、import 12、运算符 13、控制结构 14、迭代器与⽣成器 14.1 迭代器 14.2 ⽣成器 15、函数 16、⽂件(File) 17、错误与异常 18、⾯向对象 19、标准库 如果嫌弃社区版⾮的安装专业版的话,就看看这个破解教程吧,⽩嫖使我快乐。亲测有效(理论上谴责这种⾏为!) 2、标识符 第⼀个字符必须是字母表中字母或下划线 _ 。 标识符的其他的部分由字母、数字和下划线组成。 标识符对⼤⼩写敏感。 3、python保留字 保留字即关键字,我们不能把它们⽤作任何标识符名称。Python 的标准库提供了⼀个 keyword 模块,可以输出当前版本的所有关键字: import keywor
2024-06-25 22:48:10 430KB python 文档资料
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基于 Python 的相机标定 本资源摘要信息对基于 Python 的相机标定进行了详细的介绍。相机标定是计算机视觉领域中一个重要的概念,它的目的是为了获取摄像机的内外参数,以便进行图像处理和三维重构。 一、相机标定的原理 相机标定的原理可以分为四个坐标系:世界坐标系、相机坐标系、图像坐标系和像素坐标系。世界坐标系是一个三维直角坐标系,用于描述相机和待测物体的空间位置。相机坐标系也是一个三维直角坐标系,原点位于镜头光心处。图像坐标系是一个二维直角坐标系,反映了相机 CCD/CMOS 芯片中像素的排列情况。像素坐标系是一个二维直角坐标系,反映了图像中的像素排列情况。 二、相机标定的目的 相机标定的目的包括两方面:一是校正镜头畸变,以获取高质量的图像;二是根据获取的图像重构三维场景。 三、相机标定的总体原理 相机标定的总体原理是从世界坐标系换到图像坐标系的过程,也就是求最终的投影矩阵的过程。 四、相机参数标定 相机参数标定是通过一定方法求得上述成像模型中的各个未知量(5 个内参、6 个外参以及畸变参数)。这里主要介绍平面标定法,其操作相对简单,实际应用中很常用。 五、相机标定步骤 相机标定步骤包括以下几个步骤:用相机对其进行不同角度的拍摄,得到一组图像;对图像中的特征点进行检测,得到标定板角点的像素坐标值;计算得到标定板角点的物理坐标值;求解内参矩阵与外参矩阵;求解畸变参数;最后利用 L-M 算法对上述参数进行优化。 六、源代码编写 基于 Python 的相机标定可以使用 OpenCV 库来实现,通过编写 Python 代码来实现相机标定的各个步骤。 七、运行结果 对标定结果进行评价的方法是通过得到的摄像机内外参数,对空间的三维点进行重新投影计算,得到空间三维点在图像上新的投影点的坐标,计算投影坐标和亚像素角点坐标之间的偏差,偏差越小,标定结果越好。
2024-06-25 16:15:22 509KB python
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Python项目中的AI聊天机器人 人工智能聊天机器人是一个用于大学查询的简单自动通信系统。在这里,用户必须将他们的查询作为输入,系统机器人根据问题进行回复。该系统可以起到非常方便、省时的作用,向查询者传递所需的院校信息 如何运行项目? 要运行此项目,您可以在 PC 上安装 Pycharm(用于代码执行)和 Anaconda(用于虚拟环境)
2024-06-25 14:50:39 158KB python 人工智能
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2024-06-25 14:19:04 10.53MB python 机器学习 逻辑回归
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城市能源分析师(CEA) 是一个城市能源模拟平台,并且是用于设计低碳高效社区和地区的首批开源计算工具之一。CEA将城市规划知识和能源系统工程知识整合在一起框架。 这样就可以研究城市设计方案,建筑改造和能源基础设施计划的效果,取舍和协同作用。 单击获取安装手册和教程 点击报告问题 点击与我们联系 注意力! 我们将在2019年5月1日终止对ArcGIS界面的支持。这意味着不再有教程和关于如何使用此界面的建议。 您仍然需要自行承担使用此界面的风险。 我们邀请所有CEA用户熟悉CEA仪表板。 CEA仪表板是我们新的100%开源用户界面。 我们的目标是到2019年4月中旬创建有关如何使用此界面的第一个教程。 引用我们: 对于V3.10.0(稳定):
2024-06-25 11:38:38 94.77MB Python
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基于python和贝叶斯的简单垃圾邮件分类源码(作业).zip
2024-06-25 10:35:03 17.32MB python 垃圾邮件分类
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主要内容:通过实战基于YOLOv8的摔倒行为检测算法,从数据集制作到模型训练,最后设计成为检测UI界面
2024-06-24 20:16:20 28.07MB python
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基于Python的DoIP诊断上位机
2024-06-24 17:54:28 163.68MB python
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