A. 怎么用python进行简单的图像处理
所谓简单的图像处理，就是对像素数据进行点处理。
下面是具体步骤。
读取图片：
# -*- 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)
打开一个图片窗口。
python读取图片，实际上是读取了离散的图片数据：
print(img)
运行，就会给出图片数据。
显示反色图片，只要进行简单的计算：
255-img
这是2*img的效果。
分离通道，图片的第一个通道是：
img[:,:,0]
成图是灰度图。
第二个通道的灰度图：
img[:,:,1]
第三个通道的灰度图：
img[:,:,2]
B. Python实现彩色散点图绘制（利用色带对散点图进行颜色渲染）
接受自己的普通，然后全力以赴的出众，告诉自己要努力，但不要着急....
当然， 这个结果并不是我真正想要的，Pass, 太丑了！
好吧，安排，我们先看下实现后的效果！
这个效果自然就比之前的好多了！
实现python散点图绘制需要用到matplotlib库， matplotlib库是专门用于可视化绘图的工具库；学习一个新的库当然看官方文档了： https://www.osgeo.cn/matplotlib/contents.html
实现思路：
matplotlib.pyplot.scatter() 函数是专门绘制散点图的函数： 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参数为计算的散点密度；
2、cmap为色带（matplotlib里面自带了很多色带可供选择）,参见：
https://www.osgeo.cn/matplotlib/gallery/color/colormap_reference.html
3、由于计算的散点密度数值大小分散，因此利用norm参数对散点密度Z1进行归一化处理(归一化方式很多，参见colors类)，并给归一化方式设置色带刻度的最大最小值vmin和vmax(一般这两个参数就是指定散点密度的最小值和最大值)，这样就建立起了密度与色带的映射关系。
https://matplotlib.org/tutorials/colors/colormapnorms.html
（这里的结果与前面展示的相比改变了计算散点密度的半径：radius = 3以及绘制散点图的散点大小marksize）
作者能力水平有限，欢迎各位批评指正！
C. Python异常处理知识点汇总，五分钟就能学会
什么是异常？
1.错误
从软件方面来说，错误是语法或是逻辑上的。错误是语法或是逻辑上的。
语法错误指示软件的结构上有错误，导致不能被解释器解释或编译器无法编译。这些些错误必须在程序执行前纠正。
当程序的语法正确后，剩下的就是逻辑错误了。逻辑错误可能是由于不完整或是不合法的输入所致；
在其它情况下，还可能是逻辑无法生成、计算、或是输出结果需要的过程无法执行。这些错误通常分别被称为域错误和范围错误。
当python检测到一个错误时，python解释器就会指出当前流已经无法继续执行下去。这时候就出现了异常。
2.异常
对异常的最好描述是：它是因为程序出现了错误而在正常控制流以外采取的行为。
这个行为又分为两个阶段：首先是引起异常发生的错误，然后是检测（和采取可能的措施）阶段。
第一阶段是在发生了一个异常条件（有时候也叫做例外的条件）后发生的。
只要检测到错误并且意识到异常条件，解释器就会发生一个异常。引发也可以叫做触发，抛出或者生成。解释器通过它通知当前控制流有错误发生。
python也允许程序员自己引发异常。无论是python解释器还是程序员引发的，异常就是错误发生的信号。
当前流将被打断，用来处理这个错误并采取相应的操作。这就是第二阶段。
对于异常的处理发生在第二阶段，异常引发后，可以调用很多不同的操作。
可以是忽略错误（记录错误但不采取任何措施，采取补救措施后终止程序。）或是减轻问题的影响后设法继续执行程序。
所有的这些操作都代表一种继续，或是控制的分支。关键是程序员在错误发生时可以指示程序如何执行。
python用异常对象(exception object)来表示异常。遇到错误后，会引发异常。
如果异常对象并未被处理或捕捉，程序就会用所谓的回溯（traceback）终止执行
异常处理
捕捉异常可以使用try/except语句。
try/except语句用来检测try语句块中的错误，从而让except语句捕获异常信息并处理。
如果你不想在异常发生时结束你的程序，只需在try里捕获它。
语法：
以下为简单的try....except...else的语法：
Try的工作原理是，当开始一个try语句后，python就在当前程序的上下文中作标记，这样当异常出现时就可以回到这里，try子句先执行，接下来会发生什么依赖于执行时是否出现异常。
如果当try后的语句执行时发生异常，python就跳回到try并执行第一个匹配该异常的except子句，异常处理完毕，控制流就通过整个try语句（除非在处理异常时又引发新的异常）。
如果在try后的语句里发生了异常，却没有匹配的except子句，异常将被递交到上层的try，或者到程序的最上层（这样将结束程序，并打印缺省的出错信息）。
如果在try子句执行时没有发生异常，python将执行else语句后的语句（如果有else的话），然后控制流通过整个try语句。
使用except而不带任何异常类型
可以不带任何异常类型使用except，如下实例：
以上方式try-except语句捕获所有发生的异常。但这不是一个很好的方式，我们不能通过该程序识别出具体的异常信息。因为它捕获所有的异常。