cla函数python cla函数matlab _函数

python 读帧和绘图的区别capture = cv2.VideoCapture（0）
while True:
#img = cv.QueryFrame（capture）
ret, frame = capture.read（）
两种方法的区别在于得到的类型不同，img和frame的类型分别是lplimage和array 。
在绘图中，matplotlib和opencv也有不同。
plt.cla（）
plt.gca（）。add_patch（plt.Rectangle（（bbox[0], bbox[1]），
bbox[2] - bbox[0],
bbox[3] - bbox[1], fill=False,
edgecolor='g', linewidth=3））
plt.show（）
im=im.copy（）
size = im.shape[:2]
h,w=size
cv2.rectangle（im,（int（bbox[0]）， int（bbox[3]）），（int（bbox[2]）， int（bbox[1]）），（0,255,0），5）；
cv2.imshow（“im”,im）；
cv2.waitKey （0）
plt.show必须手动关闭。如果是操作视频或者图像，还是推荐使用opencv 。并且二者的参数不同。这个需要注意。
python 方法和函数的区别在Python中，对这两个东西有明确的规定：
函数function —— A series of statements which returns some value to a caller. It can also be passed zero or more arguments which may be used in the execution of the body.
方法method —— A function which is defined inside a class body. If called as an attribute of an instance of that class, the method will get the instance object as its first argument (which is usually called self).
从定义的角度上看，我们知道函数(function)就相当于一个数学公式，它理论上不与其它东西关系，它只需要相关的参数就可以。所以普通的在module中定义的称谓函数是很有道理的。
那么方法的意思就很明确了，它是与某个对象相互关联的，也就是说它的实现与某个对象有关联关系。这就是方法。虽然它的定义方式和函数是一样的。也就是说，在Class定义的函数就是方法。
从上面的角度看似乎很有道理。
def fun():
pass
type(fun)
class 'function' #没有问题
class Cla():
def fun():
pass
@classmethod
def fun1(cls):
pass
@staticmethod
def fun2():
pass
i=Cla()
Cla.fun.__class__
class 'function' #为什么还是函数
i.fun.__class__ #这个还像话
class 'method'
type(Cla.fun1)
class 'method'　#这里又是方法
type(i.fun1)
class 'method'＃这里仍然是方法
type(Cla.fun2)
class 'function'?。Ｕ饫锶词呛?
type(i.fun2)
class 'function'＃这里却是函数
事实上，上面的结果是可以解释的：
1 ，普通方法（老版中直接就是"instancemethod"）在module中与在Class中定义的普通函数，从其本身而言是没有什么区别的，他们都是对象函数属性。之所以会被说在Class中的定义的函数被称为方法，是因为它本来就是面向将来的实例对象的，其实他们就是实例方法，这些方法是与实例相联系的（从实例出发访问该函数会自动赋值）。所以你从Class访问仍然是一个函数
2，类方法（"classmethod"），因为类同样是对象，所以如果函数与类进行联系了话（与实例方法一样的模式）那么就能够这么说了！
3，静态方法，虽然定义在内部，并且也较方法，但是却不与任何对象联系，与从类访问方法是一样的，他们仍然是函数。
这样看来上面的定义可以改改了：
函数的定义自然不变。
方法的定义可以是这样的，与某个对象进行绑定使用的函数。注意哦。绑定不是指" . "这个符号，这个符号说实在的只有域名的作用。绑定在这里是指，会默认赋值该绑定的对象。
Matplotlib教程,Pyplot教程pyplot是一个函数集合,能够让matplotlib像matlib一样工作,每一个函数都会对一个figure做出一些改变,例如,创建一个figure,在一个figure里创建一个plotting area,在plotting area里画一些线,在plot里加一些标签等
在pyplot函数调用之间会保留着各种状态,比如当前figure和plotting area和当前的axes(这里的axes是指figure中axes部分,不是指数学上的axis的复数)
pyplot API没有面像对象API灵活,这里能看到的大部函数都是从一个Axes对象的方法,建议看文档中的例子了解它是怎么工作的
用pyplot快速创建一张图
为什么x轴是0-3,y轴是1-4,如果你给plot传入一个数组,plot会假设是一个y值的序列,然后自动创建相应的x值,因为python从0开始,默认的x向量与y同样长度,则x为[0,1,2,3]
plot是一个万能命令,它可以任意数里的参数,例如,画一个x-y二维图像,可以这样用命令
对于每个成对的x,y,还有一个可选的第三个参数,用来指定画线的颜色和类型,格式化的字母符号借鉴于matlab,你能把颜色符号与线类型连在一起,默认的格式化符号是'b-',就是蓝色的实线,如果你想画一个红色图点,可以
plot文档里有所有的格式化参数,例子中axis()使用一个list [xmin,xmax,ymin,ymax]来指定可见范围
如果matplotlib只能用lists,那对于数字处理就没什么用了.一般来讲,你可以用numpy.array,实际上,所有序列都被内部转换成numpy.array,下面的例子用不同的形式画了一些线
有一些实例,是通过字符串访问变量里的数据,例numpy.recarray,pandas.DataFrame
matplotlib可以让你提供一些带有关键字字典的对象,如果是这样的对象,plot可以把字符串和变量关联起来
也可以使用分类变量做图,matlibplot有很多函数可以传入分类变量
线有很多属性,如线宽,样式,反锯齿,有很多方式设置线的属性
获取可设置属性的列表,调用setp函数
Matlab和pyplot,有一个当前figure和当前axes的概念,所有的plot命令都会作用在当前axes上,函数gca()返回当前axes,gcf()返回当前figure
通常,你不用担心这个,因为都在内部处理了这些问题,下面是一个创建两个subplot的脚本
这里的的figure()是可选的,因为默认情况自动创建了figure(1),还有如果你不指定任何subplot,会默认创建subplot(111),subplot指定行数,列数,plot序号,plot序号的范围是1到行数乘以列数.如果行列数相乘小于10,参数里的逗号是可选的,因为subplot(211)默认是指subplot(2,1,1)
你可以创建任何数量的subplot和axes,如果你想用axes()命令手动指定axes位置(例如不是一个矩形),你可以用axes([left,bottom,width,height]),这里所有数都是小数(0 to1)
可以多次用一个增长的数当参数调用figure()创建多个figures,当然,每个figure都包括多个subplot和axes
clf()可以清除当前figure,cla()可以清除当前axes,如果你觉得内部状态不好用,你可以用弱状态的面向对象API来代替它
如果你创建了多个figure,你需要注意一件事,figure是在调用close()的时候内存才被释放,删除所有figure,或用窗口管理器关闭窗口是不行的,因为pyplot在close()调用之前会有很多内部引用
text()命令可以在任何位置填加文本,xlabel,ylabel和title可以在指定的地方填加文本
所有的text()命令都会返回matplotlib.text.Text实例,和线段一样,你可以在函数里或者setp里用关键字参数自定义属性
matplotlib里文本里可以用Tex方程表达式,例如,你想写sigma=15,你可以用Tex表达式,然后用$括起来
前面的r很重要,它意味着\是字符串,不要当成python转义符,matplotlib有一个内置的Tex解析器和布局引擎,和自己的数字字体,也就是说可以在跨平台的时候不用安装Tex,如果安装了LaTex和dvipng,也可以用来做输出
text()可以用在axes的任何位置,一个用法就是用来注释,annotate()可以很容易的提供帮助功能,有两个坐标点要考虑,xy和xytext,都是元组形式
matplotlib不仅提供线性坐标轴刻度,而且还提供对数和分对数刻度,这种刻度对跨度很大的数据很有用,改变刻度比例很简单:
y轴不同刻度的例子
你也可以填加自己的刻度比例
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