A. 怎麼用python進行簡單的圖像處理
所謂簡單的圖像處理，就是對像素數據進行點處理。
下面是具體步驟。
讀取圖片：
# -*- coding: utf-8 -*-
import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread("C:/Users/Administrator/Desktop/ball.png")
cv2.imshow("a",img)
cv2.waitKey(0)
cv2.imshow("a",img)
打開一個圖片窗口。
python讀取圖片，實際上是讀取了離散的圖片數據：
print(img)
運行，就會給出圖片數據。
顯示反色圖片，只要進行簡單的計算：
255-img
這是2*img的效果。
分離通道，圖片的第一個通道是：
img[:,:,0]
成圖是灰度圖。
第二個通道的灰度圖：
img[:,:,1]
第三個通道的灰度圖：
img[:,:,2]
B. Python實現彩色散點圖繪制（利用色帶對散點圖進行顏色渲染）
接受自己的普通，然後全力以赴的出眾，告訴自己要努力，但不要著急....
當然， 這個結果並不是我真正想要的，Pass, 太丑了！
好吧，安排，我們先看下實現後的效果！
這個效果自然就比之前的好多了！
實現python散點圖繪制需要用到matplotlib庫， matplotlib庫是專門用於可視化繪圖的工具庫；學習一個新的庫當然看官方文檔了： https://www.osgeo.cn/matplotlib/contents.html
實現思路：
matplotlib.pyplot.scatter() 函數是專門繪制散點圖的函數： https://www.osgeo.cn/matplotlib/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.scatter.html?highlight=scatter#matplotlib.pyplot.scatter
matplotlib.pyplot.scatter ( x, y , s=None , c=None , marker=None , cmap=None , norm=None , vmin=None , vmax=None , alpha=None , linewidths=None , verts=None , edgecolors=None , ***, data=None , ** kwargs ) **
plt.scatter(observation, estimate, c=Z1, cmap=colormap, marker=".", s=marker_size, norm=colors.LogNorm(vmin=Z1.min(), vmax=0.5 * Z1.max()))
其中：
1、c參數為計算的散點密度；
2、cmap為色帶（matplotlib裡面自帶了很多色帶可供選擇）,參見：
https://www.osgeo.cn/matplotlib/gallery/color/colormap_reference.html
3、由於計算的散點密度數值大小分散，因此利用norm參數對散點密度Z1進行歸一化處理(歸一化方式很多，參見colors類)，並給歸一化方式設置色帶刻度的最大最小值vmin和vmax(一般這兩個參數就是指定散點密度的最小值和最大值)，這樣就建立起了密度與色帶的映射關系。
https://matplotlib.org/tutorials/colors/colormapnorms.html
（這里的結果與前面展示的相比改變了計算散點密度的半徑：radius = 3以及繪制散點圖的散點大小marksize）
作者能力水平有限，歡迎各位批評指正！
C. Python異常處理知識點匯總，五分鍾就能學會
什麼是異常？
1.錯誤
從軟體方面來說，錯誤是語法或是邏輯上的。錯誤是語法或是邏輯上的。
語法錯誤指示軟體的結構上有錯誤，導致不能被解釋器解釋或編譯器無法編譯。這些些錯誤必須在程序執行前糾正。
當程序的語法正確後，剩下的就是邏輯錯誤了。邏輯錯誤可能是由於不完整或是不合法的輸入所致；
在其它情況下，還可能是邏輯無法生成、計算、或是輸出結果需要的過程無法執行。這些錯誤通常分別被稱為域錯誤和范圍錯誤。
當python檢測到一個錯誤時，python解釋器就會指出當前流已經無法繼續執行下去。這時候就出現了異常。
2.異常
對異常的最好描述是：它是因為程序出現了錯誤而在正常控制流以外採取的行為。
這個行為又分為兩個階段：首先是引起異常發生的錯誤，然後是檢測（和採取可能的措施）階段。
第一階段是在發生了一個異常條件（有時候也叫做例外的條件）後發生的。
只要檢測到錯誤並且意識到異常條件，解釋器就會發生一個異常。引發也可以叫做觸發，拋出或者生成。解釋器通過它通知當前控制流有錯誤發生。
python也允許程序員自己引發異常。無論是python解釋器還是程序員引發的，異常就是錯誤發生的信號。
當前流將被打斷，用來處理這個錯誤並採取相應的操作。這就是第二階段。
對於異常的處理發生在第二階段，異常引發後，可以調用很多不同的操作。
可以是忽略錯誤（記錄錯誤但不採取任何措施，採取補救措施後終止程序。）或是減輕問題的影響後設法繼續執行程序。
所有的這些操作都代表一種繼續，或是控制的分支。關鍵是程序員在錯誤發生時可以指示程序如何執行。
python用異常對象(exception object)來表示異常。遇到錯誤後，會引發異常。
如果異常對象並未被處理或捕捉，程序就會用所謂的回溯（traceback）終止執行
異常處理
捕捉異常可以使用try/except語句。
try/except語句用來檢測try語句塊中的錯誤，從而讓except語句捕獲異常信息並處理。
如果你不想在異常發生時結束你的程序，只需在try里捕獲它。
語法：
以下為簡單的try....except...else的語法：
Try的工作原理是，當開始一個try語句後，python就在當前程序的上下文中作標記，這樣當異常出現時就可以回到這里，try子句先執行，接下來會發生什麼依賴於執行時是否出現異常。
如果當try後的語句執行時發生異常，python就跳回到try並執行第一個匹配該異常的except子句，異常處理完畢，控制流就通過整個try語句（除非在處理異常時又引發新的異常）。
如果在try後的語句里發生了異常，卻沒有匹配的except子句，異常將被遞交到上層的try，或者到程序的最上層（這樣將結束程序，並列印預設的出錯信息）。
如果在try子句執行時沒有發生異常，python將執行else語句後的語句（如果有else的話），然後控制流通過整個try語句。
使用except而不帶任何異常類型
可以不帶任何異常類型使用except，如下實例：
以上方式try-except語句捕獲所有發生的異常。但這不是一個很好的方式，我們不能通過該程序識別出具體的異常信息。因為它捕獲所有的異常。