生成一个600行,600列,背景为灰色([127,127,127]),中间300行,300列为蓝色的图。 将生成的图灰色变为黄色,蓝色变为红色 将改变后的图二值化,中间为白,周围为黑(彩**转灰度图,公式自选)用numpy和 matplotlib
首先,我们需要使用numpy创建一个600x600的矩阵,然后设置为灰色([127,127,127]),中间300行,300列为蓝色。接着,我们将灰色变为黄色,蓝色变为红色。我们将彩色图像转换为灰度图像,并将中间部分设置为白色,周围部分设置为黑色。 以下是实现这个过程的代码: ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 创建一个600x600的矩阵,初始值为灰色 image = np.full((600, 600, 3), [127, 127, 127], dtype=np.uint8) # 设置中间300行,300列为蓝色 image[150:450, 150:450] = [0, 0, 255] # 将灰色变为黄色,蓝色变为红色 image[image == [127, 127, 127]] = [255, 255, 0] image[image == [0, 0, 255]] = [255, 0, 0] # 将彩色图像转换为灰度图像 gray_image = np.dot(image[..., :3], [0.2989, 0.5870, 0.1140]) # 将中间部分设置为白色,周围部分设置为黑色 gray_image[150:450, 150:450] = 255 gray_image[gray_image != 255] = 0 # 显示图像 plt.imshow(gray_image, cmap='gray') plt.show() ``` 这段代码首先创建了一个600x600的矩阵,并将其初始化为灰色。然后,它将中间300行,300列设置为蓝色。接下来,它将灰色和蓝色分别替换为黄色和红色。它将彩色图像转换为灰度图像,并将中间部分设置为白色,周围部分设置为黑色。使用matplotlib显示处理后的图像。 [2024-10-17 10:28:49 | AI写代码神器 | 507点数解答]
- [字节豆包] 1至10,10个号码每个号码对应单元格颜色为 1= rgb(255, 255, 0) ' 黄色 2= rgb(0, 102, 204) ' 海蓝色 3= rgb(0, 0, 0) ' 黑色 4= rgb(255, 128, 0) ' 橘红色 5= rgb(0, 255, 255) ' 青绿色 6= rgb(0, 0, 255) ' 蓝色 7= rgb(128, 128, 128) ' 灰色 8= rgb(255, 0, 0) ' 红色 9= rgb(128, 0, 0) ' 深红色 10= rgb(128, 128, 0) ' 橄榄色。 双击c3单元格,则数据区c5至l30000内的内容,大于等于6的为大,且按照每个号码的颜色进行标色。 双击d3单元格,则数据区c5至l30000内的内容,小于等于5的为小,且按照每个号码的颜色进行标色。 双击e3单元格,则数据区c5至l30000内的内容,等于单数的为单,且按照每个号码的颜色进行标色。 双击f3单元格,则数据区c5至l30000内的内容,等于偶数的为双,且按照每个号码的颜色进行标色。 双击g3单元格,则数据区c5至l30000内的内容,(942点数解答 | 2024-12-07 18:07:56)306
- [字节豆包] 题目描述 玩具工厂生产了一批积木,每个积木的颜色只有 “红色” 或 “蓝色” 两种。现在需要统计这批积木中红色和蓝色积木的数量。请编写程序,输入积木的数量和每个积木的颜色,输出两种颜色积木的个数。 输入格式 共 n + 1 n+1 行, 第一行一个整数 n n,表示积木的总数; 接下来 n n 行,每行一个字符串 “红色” 或 “蓝色” ,表示积木的颜色。 输出格式 输出 2 2 行,每行一个整数,分别表示 红色积木 和 蓝色积木 的数量。(169点数解答 | 2025-11-11 21:29:06)99
- [字节豆包] 题目描述 玩具工厂生产了一批积木,每个积木的颜色只有 “红色” 或 “蓝色” 两种。现在需要统计这批积木中红色和蓝色积木的数量。请编写程序,输入积木的数量和每个积木的颜色,输出两种颜色积木的个数。 输入格式 共 n+1 行, 第一行一个整数 n,表示积木的总数; 接下来 n 行,每行一个字符串 “红色” 或 “蓝色” ,表示积木的颜色。 输出格式 输出 2 行,每行一个整数,分别表示 红色积木 和 蓝色积木 的数量。(299点数解答 | 2025-11-11 21:30:03)91
- 编写一个嫌疑人车辆预警的程序。 公安系统在追捕嫌疑人时,嫌疑人驾车逃跑,据目击群众描述,由于天色较暗,只能确定部分信息: ● 嫌疑人a车辆牌照信息:绿色,鲁,车牌最后三位是111 ● 嫌疑人b车辆牌照信息:黄色,苏,车牌前三是苏fc 公安系统中有一个车牌识别预警系统,可以根据车牌信息进行识别预警。我们要设计一个程序模拟这个车牌识别预警系统,为了模拟程序需要输入车牌颜色和车牌号,输出预警提示信息: ● 疑似嫌疑人a车辆 ● 疑似嫌疑人b车辆 ● 无嫌疑车辆 【相关信息】 车牌颜色只有三种,用三个单词代表: ● 绿色:green ● 蓝色:blue ● 黄色:yellow(458点数解答 | 2024-05-05 18:31:11)306
- [讯飞星火] 生成一个600行,600列,背景为灰色([127,127,127]),中间300行,300列为蓝色的图。 将生成的图灰色变为黄色,蓝色变为红色 将改变后的图二值化,中间为白,周围为黑(彩**转灰度图,公式自选)用numpy和 matplotlib(507点数解答 | 2024-10-17 10:28:49)109
- [DeepSeek] import os import datetime from flask import Flask, request, jsonify import requests from flask_cors import CORS import re import matplotlib matplotlib.use('Agg') import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import base64 from io import BytesIO import pandas as pd import traceback # 添加traceback以获取详细错误信息 plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] app = Flask(__name__) CORS(app) FASTGPT_API_URL = 'http://localhost:3000/api/v1/chat/completions' FASTGPT_API_KEY = 'fastgpt-gWzitHpBa8XRr0q(713点数解答 | 2025-06-18 16:00:34)191
- [字节豆包] 300,0,144,1,0,0 300,0,144,0,1,0 300,0,144,0,0,1 300,0,144,1,1,0 300,0,108,0,1,1 184,0,72,1,0,1 184,0,72,0,0,0 184,0,72,0,0,0 184,0,72,0,0,0 184,1,72,1,0,1 184,1,72,0,0,0 184,1,72,0,0,0 184,1,72,0,0,0 184,1,72,0,0,0 184,1,720,0,0,0构建数据文件data.txt(377点数解答 | 2024-12-13 08:02:21)233
- [讯飞星火] using cached numpy-1.26.4-cp311-cp311-win_amd64.whl.metadata (61 kb) using cached numpy-1.26.4-cp311-cp311-win_amd64.whl (15.8 mb) installing collected packages: numpy successfully installed numpy-1.26.4(25点数解答 | 2024-06-07 15:27:06)265
- [字节豆包] 题目描述 小明刚刚学习了三种整数编码方式:原码、反码、补码,并了解到计算机存储整数通常使用补码。但他总是觉得,生活中很少用到 2 31 − 1 2 31 −1 这么大的数,生活中常用的 0 ∼ 100 0∼100 这种数也同样需要用 4 4 个字节的补码表示,太浪费了些。 热爱学习的小明通过搜索,发现了一种正整数的变长编码方式。这种编码方式的规则如下: 对于给定的正整数,首先将其表达为二进制形式。例如, ( 0 ) { 10 } = ( 0 ) { 2 } (0) {10} =(0) {2} , ( 926 ) { 10 } = ( 1110011110 ) { 2 } (926) {10} =(1110011110) {2} 。 将二进制数从低位到高位切分成每组 7 7 bit,不足 7 7bit 的在高位用 0 0 填补。例如, ( 0 ) { 2 } (0) {2} 变为 0000000 0000000 的一组, ( 1110011110 ) { 2 } (1110011110) {2} 变为 001111(490点数解答 | 2026-01-02 19:51:12)22
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- [DeepSeek] 阅读代码完成填空1~7题 import numpy as np # 生成 1000 个服从正态分布的随机整数(均值 100,标准差 8) np.random.seed(42) num1 = np.random.normal( ______, 8, size=1000).reshape(-1,1). ______ #第1、2空 # 生成 1000 个 1 到 10 之间的随机整数 num2 = np.random.randint(1, ______, size=1000).reshape(-1,1) #第3空 # 合并数据 data = np.__________((num1, num2), axis=_________) #第4、5空 # 保存到 CSV 文件,数据间以逗号间隔,保存格式为整数%d np.savetxt("data.csv", data, delimiter="_________", fmt='%d',header="num1,num2", comments="") #第6空 # 读取 CSV 文(178点数解答 | 2025-03-26 22:26:30)370