1. python怎么实现广度优先遍历
1、从图中某个顶点V0出发，并访问此顶点；2、从V0出发，访问V0的各个未曾访问的邻接点W1，W2，…,Wk;然后,依次从W1,W2,…,Wk出发访问各自未被访问的邻接点；3、重复步骤2，直到全部顶点都被访问为止。
2. python怎样遍历.py的内容
列表的遍历
方法一：通过for循环
li = [i for i in range(10)]
for i in li:
print(i)
方法二：通过while循环
# 虽然for循环已经很好用了，但是在有些情况下，使用while循环可以更灵活
# 只需要将判断条件设置为小于列表长度，即可完成列表通过while循环的遍历
li = [i for i in range(10)]
i = 0
while i < len(li):
print(li[i])
i += 1
方法三：配合enumerate使用，同时获取列表的索引
li = [i + 1 for i in range(10)]
# 此时，i为一个元组，元组的第一个元素为索引，第二个元素为原列表的元素
# 因此，在遍历列表的同时，需要同时获取坐标的情况下，可以配合enumerate()一起使用
for i in enumerate(li):
print(i)
字典的遍历
字典的遍历和列表有一些不同，因为字典有键和值两个关键部分。默认的遍历情况，是遍历字典的键，当然，可以通过字典的键取得值，也可以直接遍历值，或者直接遍历键和值。
方法一：直接使用for循环
直接使用for循环对一个字典进行遍历，默认取得的是字典的键
dt = {i: i + 1 for i in range(10)}
for i in dt:
print("字典的键：", i) # 字典的键
print("字典的值：", dt[i]) # 字典的值
方法二：遍历dict.keys()
这种方法与方法一的效果其实是一样的，同样是获取字典的键
dt = {i: i + 1 for i in range(10)}
for i in dt.keys():
print("字典的键：", i) # 字典的键
print("字典的值：", dt[i]) # 字典的值
方法三：遍历dict.values()
这种方法与方法一和二很不相同，因为它只获取了字典的值
dt = {i: i + 1 for i in range(10)}
# 这是很特殊的方法，因为它没有获取字典的键
for i in dt.values():
print("字典的值：", i) # 此时i不再是字典的键，而是值
方法四：遍历dict.items()
这种方法一般来说要更好，因为它同时获取到了字典的键和值，而且性能上要高于先获取键，再通过键获取对应的值
dt = {i: i + 1 for i in range(10)}
for i in dt.items():
print("字典的键值对：", i)
print("字典的键：", i[0])
print("字典的值：", i[1])
总结
1，列表的遍历比较简单，除了配合enumerate()使用，可以同步获取索引以外，并没有特别值得纠结的。
2，字典的遍历方法比较多，其中第四种是能适用于一切情况的，前两种也可以适用于一切情况，但是如果你同时需要获取键和值，性能不如第四种要好。第三种比较特别，除非你真的只需要字典的值，否则它在多数情况下是不能够满足需求的。
3. python opencv 怎么构建二维三维图像
如果是图像处理就用PIL库。似乎有这样的算法。 我的想法就是用numpy包中的减法。矩阵相减。 其实用python遍历的速度比你想象的要快。 如果还不够快就C语言写，其中有一个库prex，可以方便的实现python与C的接口，比直接用pyobject要方便很多。 另外你可以用CTYPE中的整型存贮，应该比如直接用python中的int节约空间，速度可能也会快些。 我曾经用PIL结合python写验证码识别的算法，速度快，消耗的时间基本上可以忽略。
4. Python 遍历
a=[[1,2,3,4,-1],[21,23,34,45,1],[3,4,34,2,1]]
cl_num=-1
foriinrange(len(a)-1):
this_line=a[i][cl_num]
next_line=a[i+1][cl_num]
issame=(this_line==next_line)
ifissame:
print('第{0}行第{1}列与第{2}行第{1}列相等'.format(str(i),str(cl_num),str(i+1)))
else:
print('第{0}行第{1}列与第{2}行第{1}列不相等'.format(str(i),str(cl_num),str(i+1)))
#第0行第-1列与第1行第-1列不相等
#第1行第-1列与第2行第-1列相等
此为按你要求，比较相邻行的最后一列的值。
下次去stackoverflow上查答案或提问吧。
5. 请教各位大神，如何用python提取出两幅图像中不同的部分
用PIL新建图像后遍历两图片每像素颜色信息点加新建图像面后保存图片行
6. 请教各位大神，如何用python提取出两幅图像中不同的部分
用PIL新建一个图像。然后遍历两个图片每个像素的颜色信息，不一样的点加到新建的图像上面最后保存图片不就行了。。
7. python怎么用PIL模块处理BMP图像 二值化
Pillow 提供了一个 .load() 方法，用来处理像素。图片嘛，当然是二维的，有宽和高的。
pixels = image.load()
for x in ramge(image.width):
for y in range(image.height):
pixsels[x, y] = 255 if pixsels[x, y] > 125 else 0
当然了，只是最简单的二值化的话，直接 image.convert('1') 就可以了 :-)
8. python图像处理代码，望大神详细解释。越详细越好
#初始化一个矩形np.max(marks)+1行，3列，默认值为0
colorTab=np.zeros((np.max(marks)+1,3))
#遍历数组，给每行的3列赋值，就是RGB颜色值，8位的
foriinrange(len(colorTab)):
aa=np.random.uniform(0,255)
bb=np.random.uniform(0,255)
cc=np.random.uniform(0,255)
colorTab[i]=np.array([aa,bb,cc],np.uint8)
#初始化另一个跟img图像形状大小一样的图像，一副黑色图像
bgrImage=np.zeros(img.shape,np.uint8)
#遍历marks形状的行列
foriinrange(marks.shape[0]):
forjinrange(marks.shape[1]):
index=marks[i][j]
#判断是不是区域与区域之间的分界,如果是边界(-1)，则使用白色显示
ifindex==-1:
bgrImage[i][j]=np.array([255,255,255])#像素点设置位白色
else:
bgrImage[i][j]=colorTab[index]#像素点设置位上边随机生成的颜色值
#显示处理后的图像图像
cv2.imshow('AfterColorFill',bgrImage)
#总结，先生成一个跟marks相同数量的row*col的一张颜色表，然后创建一个跟marks相同大小的一副黑色图像
#最后对黑色图像画出白色边界和内部随机彩色像素值
9. python下使用openCV3，如何在一幅灰度图中，为所有灰度为某特定值的点赋另一灰度值
你好，我觉得用np.where是可以实现的，下面是相关的实现代码：
importcv2
importnumpyasnp
image=np.zeros((400,400,3),dtype="uint8")
raw=image.()
image[np.where((image==[0,0,0]).all(axis=2))]=[255,255,255]
cv2.imshow('Test0',image)
lower_black=np.array([0,0,0],dtype="uint16")
upper_black=np.array([70,70,70],dtype="uint16")
black_mask=cv2.inRange(image,lower_black,upper_black)
image[np.where((image==[0,0,0]).all(axis=2))]=[155,255,155]
black_mask[np.where(black_mask==[0])]=[155]
cv2.imshow('Test',image)
cv2.imshow('Test2',raw)
cv2.imshow('Test3',black_mask)
10. python 遍历文件夹PDF并转换成图片
这种图片的也可以转换成图片的形式，一般文件夹要进行一个转化才可以变成图片。