2019-11-20 23:37:22

docs/100.md

@@ -2,7 +2,7 @@
 
 > 原文： [https://pythonspot.com/image-histogram/](https://pythonspot.com/image-histogram/)
 
-收集直方图 _ 计数 _ 个数据，这些数据被组织到一组 _bin 中。_ 每个档位都显示频率。 OpenCV 可以为彩色和灰度图像生成直方图。 您可能需要将直方图用于计算机视觉任务。
+直方图收集 n 个数据，这些数据被组织到一组箱子中。每个档位都显示频率。 OpenCV 可以为彩色和灰度图像生成直方图。 您可能需要将直方图用于计算机视觉任务。
 
 ## 直方图示例
 
@@ -16,11 +16,11 @@
 
 参数：
 
-*   图像：应放在方括号中，类型为 uint8 或 float32 的源图像
-*   通道：要选择的颜色通道。 用于灰度[0]。 彩色图像具有蓝色，绿色和红色通道
-*   遮罩：如果您想要整个图像的直方图，则不适用，否则为一个区域。
-*   histSize：箱数
-*   范围：颜色范围：
+*   `image`：应放在方括号中，类型为`uint8`或`float32`的源图像
+*   `channel`：要选择的颜色通道。`[0]`用于灰度。 彩色图像具有蓝色，绿色和红色通道
+*   `mask`：如果您想要整个图像的直方图，则不适用，否则为一个区域。
+*   `histSize`：箱数
+*   `range`：颜色范围：
 
 彩色图像的直方图：
 

docs/81.md

@@ -2,7 +2,7 @@
 
 > 原文： [https://pythonspot.com/matplotlib-line-chart/](https://pythonspot.com/matplotlib-line-chart/)
 
-可以使用 [**Matplotlib**](https://pythonspot.com/matplotlib/)plot（）函数创建折线图。 尽管我们可以绘制一条线，但我们不仅限于此。 我们可以显式定义网格，x 和 y 轴比例以及标签，标题和显示选项。
+可以使用 [**Matplotlib**](https://pythonspot.com/matplotlib/) `plot()`函数创建折线图。 尽管我们可以绘制一条线，但我们不仅限于此。 我们可以显式定义网格，`x`和`y `轴比例以及标签，标题和显示选项。
 
 ## 折线图示例
 
@@ -50,7 +50,7 @@ show()
 
 ```
 
-绘制图表。 其他语句非常简单：语句 xlabel（）设置 x 轴文本，ylabel（）设置 y 轴文本，title（）设置图表标题，grid（True）只是打开网格。
+绘制图表。 其他语句非常简单：语句`xlabel()`设置`x`轴文本，`ylabel()`设置`y`轴文本，`title()`设置图表标题，`grid(True)`只是打开网格。
 
 如果要将图保存到磁盘，请调用以下语句：
 
@@ -97,7 +97,7 @@ t = arange(0.0, 20.0, 1)
 ## 多个图
 
 
-如果要在一张图表中绘制多条线，只需多次调用 plot（）函数。 一个例子：
+如果要在一张图表中绘制多条线，只需多次调用`plot()`函数。 一个例子：
 
 ```py
 from pylab import *
@@ -154,7 +154,7 @@ plt.show()
 
 Python 子图
 
-这里的 plt.subplot（）语句是关键。 subplot（）命令指定数字，数字和数字。
+这里的`plt.subplot()`语句是关键。`subplot()`命令指定数字，数字和数字。
 
 ## 设置图的样式
 

docs/82.md

@@ -2,7 +2,7 @@
 
 > 原文： [https://pythonspot.com/matplotlib-histogram/](https://pythonspot.com/matplotlib-histogram/)
 
-[**Matplotlib** ](https://pythonspot.com/matplotlib/)可用于创建直方图。 直方图在垂直轴上显示频率，水平轴是另一个维度。 通常它具有箱，其中每个箱具有最小值和最大值。 每个 bin 的频率也介于 x 和无穷大之间。
+[**Matplotlib**](https://pythonspot.com/matplotlib/) 可用于创建直方图。直方图在垂直轴上显示频率，水平轴是另一个维度。通常它具有箱，其中每个箱具有最小值和最大值。 每个箱的频率也介于`x`和无穷大之间。
 
 ## Matplotlib 直方图示例
 

docs/84.md

@@ -2,7 +2,7 @@
 
 > 原文： [https://pythonspot.com/matplotlib-pie-chart/](https://pythonspot.com/matplotlib-pie-chart/)
 
-[Matplotlib](https://pythonspot.com/matplotlib/) 使用 pie（）函数支持饼图。 您可能喜欢 [Matplotlib 图库](https://pythonspot.com/matplotlib-gallery/)。
+[Matplotlib](https://pythonspot.com/matplotlib/) 使用`pie()`函数支持饼图。 您可能喜欢 [Matplotlib 图库](https://pythonspot.com/matplotlib-gallery/)。
 
 ## Matplotlib 饼图
 
@@ -32,7 +32,7 @@ plt.show()
 
 python 饼图
 
-要添加图例，请使用 plt.legend（）函数：
+要添加图例，请使用`plt.legend()`函数：
 
 ```py
 import matplotlib.pyplot as plt

docs/85.md

@@ -4,11 +4,11 @@
 
 Matplotlib 对图例具有本机支持。 图例可以放置在各个位置：图例可以放置在图表的内部或外部，并且可以移动位置。
 
-legend（）方法将图例添加到绘图中。 在本文中，我们将向您展示一些使用 matplotlib 的图例示例。
+`legend()`方法将图例添加到绘图中。 在本文中，我们将向您展示一些使用 matplotlib 的图例示例。
 
 ## Matplotlib 内部图例
 
-要将图例放置在内部，只需调用 legend（）：
+要将图例放置在内部，只需调用`legend()`：
 
 ```py
 
@@ -34,7 +34,7 @@ plt.show()
 
 ## Matplotlib 底部图例
 
-要将图例置于底部，请将 legend（）调用更改为：
+要将图例置于底部，请将`legend()`调用更改为：
 
 ```py
 
@@ -42,7 +42,7 @@ ax.legend(loc='upper center', bbox_to_anchor=(0.5, -0.05),  shadow=True, nc
 
 ```
 
-考虑到我们设置了列数 _ncol = 2_ 并设置了阴影。
+考虑到我们设置了列数`ncol = 2`并设置了阴影。
 
 完整的代码为：
 
@@ -70,7 +70,7 @@ plt.show()
 
 ## Matplotlib 顶部图例
 
-要将图例放在顶部，请更改 bbox_to_anchor 值：
+要将图例放在顶部，请更改`bbox_to_anchor`值：
 
 ```py
 

docs/87.md

@@ -3,7 +3,8 @@
 > 原文： [https://pythonspot.com/matplotlib-update-plot/](https://pythonspot.com/matplotlib-update-plot/)
 
 更新 [**matplotlib**](https://pythonspot.com/matplotlib/) 绘图非常简单。 创建数据，绘图并循环更新。
-启用交互模式至关重要：plt.ion（）。 这控制是否通过每个 draw（）命令重绘图形。 如果它为 False（默认值），则该图不会自动更新。
+
+启用交互模式至关重要：`plt.ion()`。 这控制是否通过每个`draw()`命令重绘图形。 如果它为`False`（默认值），则该图不会自动更新。
 
 ## 更新绘图示例
 
@@ -51,7 +52,7 @@ plt.ion()
 
 ```
 
-配置图（“ b-”表示蓝线）：
+配置图（`"b-"`表示蓝线）：
 
 ```py
 

docs/88.md

@@ -2,9 +2,9 @@
 
 > 原文： [https://pythonspot.com/plot-time-with-matplotlib/](https://pythonspot.com/plot-time-with-matplotlib/)
 
-Matplotlib 支持在水平（x）轴上带有时间的图。 数据值将放在垂直（y）轴上。 在本文中，我们将通过一些示例进行演示。
+Matplotlib 支持在水平（`x`）轴上带有时间的图。 数据值将放在垂直（`y`）轴上。 在本文中，我们将通过一些示例进行演示。
 
-需要使用 Python datetime 模块（标准模块）。
+需要使用 Python `datetime`模块（标准模块）。
 
 ## 绘制时间
 
@@ -42,7 +42,8 @@ x = [datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(minutes=i) for i in range(len(
 ## 从特定小时/分钟开始的时间图
 
 
-要从特定日期开始，请使用 datetime.datetime（年，月，日，小时，分钟）创建新的时间戳。
+要从特定日期开始，请使用`datetime.datetime(year, month, day, hour, minute)`创建新的时间戳。
+
 完整示例：
 
 ```py

docs/89.md

@@ -4,7 +4,7 @@
 
 正则表达式本质上是嵌入在 Python 中的一种高度专业化的编程语言，它使您能够为想要匹配的可能字符串集指定规则。
 
-在 Python 中，您需要 **re** 模块来使用正则表达式。 语法概述在此页面的底部。
+在 Python 中，您需要`re`模块来使用正则表达式。 语法概述在此页面的底部。
 
 ## 匹配函数
 
@@ -53,8 +53,6 @@ else:
 | 123K5 | 假 |
 | 5555555 | 假 |
 
-| 
-
 ```py
 #!/usr/bin/python
 import re
@@ -69,8 +67,6 @@ else:
 
 ```
 
- |
-
 ## 搜索函数
 
 搜索函数定义为：

docs/90.md

@@ -2,7 +2,7 @@
 
 > 原文： [https://pythonspot.com/an-introduction-to-building-quantum-computing-applications-with-python/](https://pythonspot.com/an-introduction-to-building-quantum-computing-applications-with-python/)
 
-因此，我们想使用 Python 创建一个量子应用程序，但是由于我们不拥有任何量子计算机，因此我们首先需要拥有一个模拟器。 模拟将不会具有与实际量子计算机相同的性能，但是我们将能够运行应用程序。 我们可以从以下三个模拟器中进行选择： [PyQu](https://code.google.com/p/pyqu/) ， [QuTip](https://code.google.com/p/qutip/) 和 [Qitensor](http://www.stahlke.org/dan/qitensor/) 。 我们决定选择 QuTip，因为它具有非常大的代码库并且具有最新更改。 自 2010 年以来，PyQu 尚未更新，而 Qtensor 至今已有约一年的时间。
+因此，我们想使用 Python 创建一个量子应用程序，但是由于我们不拥有任何量子计算机，因此我们首先需要拥有一个模拟器。 模拟将不会具有与实际量子计算机相同的性能，但是我们将能够运行应用程序。 我们可以从以下三个模拟器中进行选择：[PyQu](https://code.google.com/p/pyqu/)，[QuTip](https://code.google.com/p/qutip/) 和 [Qitensor](http://www.stahlke.org/dan/qitensor/)。 我们决定选择 QuTip，因为它具有非常大的代码库并且具有最新更改。自 2010 年以来，PyQu 尚未更新，而 Qtensor 至今已有约一年的时间。
 
 ## 安装
 
@@ -45,7 +45,7 @@ Installation path:  /usr/lib/python2.7/dist-packages/qutip
 
 ## 量子数据结构
 
-在量子系统中，我们需要一个能够封装量子运算符和 ket / bra 向量的属性的数据结构，为此我们使用 Qobj 数据结构。 换句话说，为了有效地模拟量子应用，我们需要使用适当的数据结构。 考虑下面的示例：
+在量子系统中，我们需要一个能够封装量子运算符和 ket/bra 向量的属性的数据结构，为此我们使用`Qobj`数据结构。 换句话说，为了有效地模拟量子应用，我们需要使用适当的数据结构。 考虑下面的示例：
 
 ```py
 #!/usr/bin/env python
@@ -104,7 +104,7 @@ Qobj data =
 
 ## 量子态和运算符
 
-量子系统不是简单的两级系统，它具有多个状态。 QuTip 包括此处列出的[一些预定义状态和量子运算符。](http://qutip.org/docs/2.2.0/guide/guide-basics.html#first-things-first)
+量子系统不是简单的两级系统，它具有多个状态。 QuTip 包括此处列出的[一些预定义状态和量子运算符](http://qutip.org/docs/2.2.0/guide/guide-basics.html#first-things-first)。
 
 ## 量子位和运算符
 

docs/92.md

@@ -4,7 +4,7 @@
 
 ![chrome extension made with python](img/97cad8fbf9745375f3af2d417ebcad07.jpg)
 
-使用 Python 创建的 Google Chrome 扩展程序（无服务器，方法B）。
+使用 Python 创建的 Google Chrome 扩展程序（无服务器，方法 B）。
 
 Google Chrome 插件使用 HTML，JavaScript 和 CSS 编写。 如果您以前从未编写过 Chrome 插件，我推荐 [chrome 扩展程序文档](https://developer.chrome.com/extensions/getstarted)。
 
@@ -86,7 +86,7 @@ Google Chrome 插件使用 HTML，JavaScript 和 CSS 编写。 如果您以前
 
 我们有两个选项可将 Python 添加到 chrome 扩展中：
 
-*   方法 A：将 Brython 包含在 iframe 中（需要服务器）
+*   方法 A：将 Brython 包含在`iframe`中（需要服务器）
 
 *   方法 B：使用 Rapydscript（最佳，无服务器，纯扩展）将 Python 编译为 Javascript。
 
@@ -128,18 +128,18 @@ Google Chrome 中的 Python
 
 ## 运行您自己的脚本
 
-要运行您自己的脚本，只需更改 popup.html 框架内的 url：
+要运行您自己的脚本，只需更改`popup.html`框架内的 url：
 
 ```py
 <iframe src="BRYTHON SCRIPT URL" id="frame" seamless="seamless" scrolling="no"></iframe>
 
 ```
 
-该脚本应在您自己的服务器上运行。 您可以从网络运行任何 Brython 脚本。 使用 Brython，您只需在 script 标签内键入 Python 代码。 看看[这个](view-source:http://brython.info/gallery/hello.html) Brython 示例，或者只是[浏览图库](http://brython.info/gallery/gallery_en.html?lang=en)。
+该脚本应在您自己的服务器上运行。 您可以从网络运行任何 Brython 脚本。 使用 Brython，您只需在`script`标签内键入 Python 代码。 看看[这个](http://brython.info/gallery/hello.html) Brython 示例，或者只是[浏览图库](http://brython.info/gallery/gallery_en.html?lang=en)。
 
 ## 方法 B：将 Python 编译为 Javascript（无服务器，纯扩展）
 
-有几种工具可以将 Python 编译为 Javascript。[Rapydscript](http://www.rapydscript.com/)可以正常工作，[Pyjs](http://pyjs.org/) 在 chrome 上无法正常使用（启动时需要特殊参数）。
+有几种工具可以将 Python 编译为 Javascript。[Rapydscript](http://www.rapydscript.com/) 可以正常工作，[Pyjs](http://pyjs.org/) 在 chrome 上无法正常使用（启动时需要特殊参数）。
 
 使用以下命令安装 Rapydscript：
 
@@ -154,7 +154,8 @@ sudo npm install rapydscript
 从此站点下载代码：
 
 [下载扩展代码](https://pythonspot.com/en/download-code/?id=L3dwLWNvbnRlbnQvdXBsb2Fkcy8yMDE2LzA4L2Nocm9tZS1leHRlbnNpb24tdHV0b3JpYWwuemlw)
-将文件/src/hello.py 更改为所需的文件：
+
+将文件`/src/hello.py`更改为所需的文件：
 
 ```py
 
@@ -173,7 +174,7 @@ console.log('hello from python')
 
 ```
 
-跑：
+运行：
 
 ```py
 
@@ -181,7 +182,7 @@ console.log('hello from python')
 
 ```
 
-您可以在/ compiledpythonextension /中找到您的扩展名。 将其作为未打包的扩展程序加载到 chrome 中，并查看其工作情况:-)
+您可以在`/compiledpythonextension/`中找到您的扩展。 将其作为未打包的扩展程序加载到 chrome 中，并查看其工作情况 :-)
 
 ## 结论：
 

docs/93.md

@@ -20,7 +20,7 @@ python -m http.server
 
 ```
 
-启动后，您可以打开 [http://127.0.0.1:8000/](http://127.0.0.1:8000/) 。 浏览器将向您显示目录的内容。
+启动后，您可以打开 [http://127.0.0.1:8000/](http://127.0.0.1:8000/)。 浏览器将向您显示目录的内容。
 
 ## 有趣的文字
 

docs/94.md

@@ -27,7 +27,7 @@ sudo pip install pyttsx
 
 ```
 
-创建代码 Speech1.py
+创建代码`Speech1.py`
 
 ```py
 
@@ -46,7 +46,7 @@ engine.runAndWait()
 
 文字转语音样本：
 
-<audio controls="">Your browser does not support the audio element.</audio>
+<https://pythonspot.com/wp-content/uploads/2016/08/espeak.wav>
 
 我们可以使用以下方法进行安装：
 
@@ -56,7 +56,7 @@ sudo apt-get install espeak
 
 ```
 
-创建代码 Speech2.py：
+创建代码`Speech2.py`：
 
 ```py
 
@@ -69,9 +69,9 @@ os.system("espeak 'The quick brown fox'")
 
 ## gTTS
 
-[**gtts 模块不再起作用**](https://stackoverflow.com/questions/9893175/google-text-to-speech-api).
+[**gtts 模块不再起作用**](https://stackoverflow.com/questions/9893175/google-text-to-speech-api)。
 
-我在 Github 上找到了一个使用 Google 语音引擎的脚本[。 该脚本带有许多选项，并且不会说话，而是保存为 mp3。 我们添加了一个命令来自动播放 mp3：](https://github.com/pndurette/gTTS)
+[我在 Github 上找到了一个使用 Google 语音引擎的脚本](https://github.com/pndurette/gTTS)。 该脚本带有许多选项，并且不会说话，而是保存为 mp3。 我们添加了一个命令来自动播放 mp3：
 
 ```py
 
@@ -87,7 +87,7 @@ python gtts.py -s 'Python programming example'
 
 ```
 
-声音非常自然。 唯一的缺点是，运行此脚本时需要与 Internet 连接。
+声音非常自然。 唯一的缺点是，运行此脚本时需要与互联网连接。
 
 ## 链接
 

docs/97.md

@@ -16,7 +16,7 @@ QPython 应用包含：
 
 *   点（包管理器）
 
-*   [**SL4A** ](https://pythonspot.com/sl4a-android-python-scripting/)用于 Android 访问（GPS，网络，蓝牙等）
+*   [**SL4A**](https://pythonspot.com/sl4a-android-python-scripting/) 用于 Android 访问（GPS，网络，蓝牙等）
 
 请注意，QPython 是脚本引擎，类似于 [SL4A](https://pythonspot.com/sl4a-android-python-scripting/)，而不是应用程序开发平台。
 

docs/99.md

@@ -2,7 +2,7 @@
 
 > 原文： [https://pythonspot.com/image-data-and-operations/](https://pythonspot.com/image-data-and-operations/)
 
-OpenCV（cv2）可用于从图像中提取数据并对其进行操作。 我们在下面演示一些示例：
+OpenCV（`cv2`）可用于从图像中提取数据并对其进行操作。 我们在下面演示一些示例：
 
 ## 图像属性
 
@@ -67,7 +67,7 @@ print m[py][px]
 
 ## 图像处理
 
-您可以直接修改像素和像素通道（r，g，b）。 在下面的示例中，我们删除了一个颜色通道：
+您可以直接修改像素和像素通道（`r, g, b`）。 在下面的示例中，我们删除了一个颜色通道：
 
 ```py
 import cv2
@@ -90,7 +90,7 @@ cv2.waitKey(0)
 
 ```
 
-要更改整个图像，您必须更改所有通道：m [py] [px] [0]，m [py] [px] [1]，m [py] [px] [2]。
+要更改整个图像，您必须更改所有通道：`m[py][px][0]`，`m[py][px][1]`，`m[py][px][2]`。
 
 ## 保存图像
 
@@ -101,4 +101,4 @@ cv2.imwrite('filename.png',m)
 
 ```
 
-[下载计算机视觉示例+课程](https://pythonspot.com/download-vision-examples/)
\ No newline at end of file
+[下载计算机视觉示例和课程](https://pythonspot.com/download-vision-examples/)
\ No newline at end of file