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1、Miniconda允许先创建包含Python的安装包，然后用conda安装其他的依赖包。Pypipandas可以通过pip安装，但要安装相关的依赖包。
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2、从 IPython shell 中绘图 这实际上是交互式地执行Matplotlib最方便的方式。为了让绘图出现，需要在启动 IPython 后使用所谓的%matplotlib魔法命令。接下来，无须每次调用plt.show()函数，所有的绘图将会自动出现。
3、可以用Python的扩展来实现。Python本来是C实现的，封装二进制兼容的C++是很容易的。Java的话得通过JNI来实现，就是说在Python扩展里用C调用Java。
4、rpy2包可以让Python和R共同工作。 guan方网站： https：//rpygithub.io/ 安装方法： conda install -c r rpy2 好消息来了， ggplot2已经迁移到了Python社区。 目前有两个Python版的实现，分别是ggplot与plotnine。
5、如果是jython，也就是运行在Jvm上的python的话，可以使用JSR223，JDK6已经包含了该扩展包。JSR223是一个用于解析多种脚本语言的库包，其中包括Jython。除了JSR223包之外，还需要jython-engine.jar包。
6、要在Origin或Python中绘制概率密度图，您可以使用以下方法：在Origin中绘制概率密度图： 首先，确保您已安装了Origin软件，并将数据导入到工作簿中。
OpenCV对颜色直方图进行统计的代码如下所示，在图像检索，镜头分割等领域使用的还是比较多的。
参数1表示需要用来计算直方图的源图像序列，因此可以允许有多张大小一样，数据类型相同的图像被用来统计其直方图特征。参数2表示的就是使用多少张图像序列中的图像用于计算直方图。
对原图像进行直方图均衡。和上面一样。对事先规定的直方图也进行均衡。z为最终输出图像像素的灰度值。我这里做个图解释一下 同样的，写成离散形式。感觉OpenCV在直方图处理这方面并不怎么走心。
opencv网站上已经很具体了。直方图有多种，需要阐明是哪种。
首先在手机浏览器界面后，点击手机桌面上的opencv二维直方图。其次进入opencv二维直方图界面内，观察opencv二维直方图上的H=50和S=20。最后在即可在上面，就可以看到另一个的峰值。
1、颜色特征提取算法有：直方图法，累计直方图法，颜色聚类法等等。
2、java本身无法实现。估计要调用第三方程序。
3、可以与Jakarta Lucene搜索引擎的整合。
4、这和什么语言没关系。如果想用现成的你可以到directory.fsf.org下载gimp，有很多图像处理工具的源代码可以使用，包括C，C++和java。如果纯粹是你个人想尝试一下，那么这里纯粹是算法的问题。
