OpenCV教程-OpenCV安装
使用Anaconda安装OpenCV第一步是从官方网站：https://www.anaconda.com/distribution/下载最新的Anaconda图形安装程序，选择适用于Windows的版本。建议安装3.7版本，与Python 3兼容。
汤圆 发布的文章
OpenCV教程-使用Python的OpenCV
OpenCV教程解释了基础和复杂的OpenCV概念。我们的OpenCV课程旨在面向初学者和专家。OpenCV是一个开源的计算机视觉库，它赋予系统识别面部或其他对象的能力。在这节课中，我们将使用Python编程语言掌握OpenCV的基础知识。
Pandas教程-Python Pandas 面试题
下面是一组常见的 Python Pandas 面试问题和答案。1) 定义 Pandas/Python pandas 是什么？Pandas 被定义为一个在 Python 中提供高性能数据操作的开源库。Pandas 的名称来源于 Panel Data，这意味着多维数据的计量经济学。它可以用于在 Python 中进行数据分析，由 Wes McKinney 于 2008 年开发。它可以执行数据的加载、操作、准备、建模和分析这五个重要步骤，无论数据的来源如何。
Pandas教程-如何在 Pandas 中删除行
使用 pandas.DataFrame.drop() 我们可以删除或消除给定 DataFrame 中的行。我们可以使用 DataFrame.axis 参数选择要删除的轴。默认情况下，axis=0 意味着删除行。要删除列，应用 axis=1 或 columns 参数。在删除行时，默认情况下，Pandas 会创建 DataFrame 的副本；要从引用的现有 DataFrame 中删除，请使用 inplace=True 选项。
Pandas教程-Pandas DataFrame 的索引和选择
Pandas 是 Python 中用于数据分析应用的最重要的库之一。首先，Pandas 中的 DataFrame 就像一个表格或一个具有行和列的二维数组。它是一个可变的和异构的数据结构。我们把行和列称为轴。
Pandas教程-Pandas中删除列
在Pandas中，我们可能需要从Pandas DataFrame中删除列或一些行。通常情况下，如果不再需要进行进一步研究的列/行，则会删除这些列/行。有几种方法可以实现这一目标，但在Pandas中最好的方法是使用.drop()方法。DataFrame通常可能包含对研究无关的列。应该从DataFrame中删除这样的列，以便我们可以集中精力研究剩余的列。
Pandas教程-Pandas排序方法
Pandas排序方法是学习和实践使用Python进行数据分析基础的最主要途径之一。数据分析通常使用Pandas、SQL和电子表格进行。Pandas可以处理大量数据，并提供高性能数据操作的能力。在本教程中，我们将解释如何使用.sort_values()和.sort_index()，这使用户能够在DataFrame中高效地对数据进行排序。
Pandas教程-Pandas绘图
Pandas绘图用于使用matplotlib/pylab制作DataFrame的图表。每种绘图类型在DataFrame.plot访问器上都有对应的方法：df.plot(kind='line')，通常等同于df.plot.line()。
Pandas教程-将字符串转换为日期
在当今时代，分析带有日期和时间的数据集是一项繁琐的任务。由于月份的不同长度、工作日和周末的分布、闰年和时区等因素，根据我们的上下文需要考虑这些事情。因此，出于这个原因，Python 定义了一种专门用于日期和时间的新数据类型，称为 datetime。然而，在许多数据集中，字符串被用来表示日期。因此，在这个主题中，您将学习如何将日期字符串转换为 datetime 格式，并了解这套强大的工具如何帮助有效处理复杂的时间序列数据。
Pandas教程-Pandas时间段
时间段代表时间跨度，例如天数、年份、季度或月份等。它被定义为一种允许我们将频率转换为时间段的类。生成时间段和频率转换我们可以使用 'Period' 命令和频率 'M' 生成时间段。如果我们使用 'asfreq' 操作与 'start' 操作，日期将打印 '01'，而如果我们使用 'end' 选项，日期将打印 '31'。
