把上面的代码封装成一个函数

def print_hello():
    print("Hello, World!")

这是封装成一个函数的代码，函数名为 "print_hello"。使用时只需要调用这个函数即可。

print_hello()

输出结果为：

Hello, World!

相关问题

将上面代码封装成一个函数

好的，我可以帮你将代码封装成一个函数。以下是一个示例：

import pyautogui
import re

def process_text():
    # 获取鼠标左键双击时的坐标
    zuobiao_1 = pyautogui.position()
    pyautogui.doubleClick(button='left')

    # 控制电脑键盘操作快捷键ctrl+c
    pyautogui.hotkey('ctrl', 'c')

    # 获取剪切板内容赋值给变量text_1
    text_1 = pyautogui.paste()

    # 控制鼠标相对变量zuobiao_1向下移动45，并进行左键单击
    pyautogui.moveRel(0, 45)
    pyautogui.click(button='left')

    # 获取此时鼠标左键单击时的坐标
    zuobiao_2 = pyautogui.position()

    # 控制鼠标相对变量zuobiao_2向右移动150，并进行左键双击
    pyautogui.moveRel(150, 0)
    pyautogui.doubleClick(button='left')

    # 控制电脑键盘操作快捷键ctrl+c
    pyautogui.hotkey('ctrl', 'c')

    # 获取剪切板内容赋值给变量text_2
    text_2 = pyautogui.paste()

    # 使用正则匹配的方式对变量text_2中的文本进行处理
    lines = text_2.split('\n')
    text_3 = ''
    for line in lines:
        if re.search('局|处', line):
            continue
        if re.search('单位', line):
            continue
        text_3 += line + '\n'

    # 将text_1作为第一行和text_3拼接在一起，赋值给变量text_2
    text_2 = text_1 + '\n' + text_3

    # 控制鼠标移动到屏幕特定位置，控制鼠标左键单击
    pyautogui.moveTo(x, y)
    pyautogui.click(button='left')

    # 控制键盘操作ctrl+v
    pyautogui.hotkey('ctrl', 'v')

    # 控制键盘enter
    pyautogui.press('enter')

# 调用函数进行处理
process_text()

你可以将需要封装的代码放入这个函数中，并根据你的实际需求进行调整。然后，你可以通过调用 `process_text()` 函数来执行这些操作。记得在调用函数之前，先确保安装了PyAutoGUI库，并提供正确的坐标值。

请把上面的这段代码封装为一个函数

好的，以下是封装好的函数：

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def liquid_concentration_prediction(image_path):
    # 读入图片
    img = cv2.imread(image_path)

    # 获取图片长宽
    height, width = img.shape[:2]

    # 计算每个圆的半径
    width = max(width, height)
    height = min(width, height)
    a = int(width / 12) / 2
    b = int(height / 8) / 2
    c = int(a)
    d = int(b)
    r = min(c, d)

    # 计算圆心坐标
    centers = []
    for j in range(8):
        for i in range(12):
            cx = 2 * r * j + r
            cy = 2 * r * i + r
            centers.append((cx, cy))

    # 提取灰度值
    gray_values = []
    for i in range(96):
        x, y = centers[i][0], centers[i][1]
        mask = np.zeros_like(img)
        cv2.circle(mask, (x, y), r, (255, 255, 255), -1)
        masked_img = cv2.bitwise_and(img, mask)
        gray_img = cv2.cvtColor(masked_img, cv2.COLOR_RGB2GRAY)
        gray_value = np.mean(gray_img)
        gray_values.append(gray_value)

    # 拟合数据
    x_values = gray_values[:16]  # 16个用于训练的灰度值
    x_prediction_values = gray_values[16:]  # 80个用于预测的灰度值
    y_values = [0.98, 0.93, 0.86, 0.79, 0.71, 0.64, 0.57, 0.50, 0.43, 0.36, 0.29, 0.21, 0.14, 0.07, 0.05, 0.01]  # 16个液体浓度值

    # 使用numpy的polyfit函数进行线性拟合
    fit = np.polyfit(x_values, y_values, 1)

    # 使用拟合系数构建线性函数
    lin_func = np.poly1d(fit)

    # 生成新的80个数据的x值
    new_x = x_prediction_values

    # 预测新的80个数据的y值
    new_y = lin_func(new_x)

    # 输出预测结果
    result = list(new_y)
    row3 = result[:8]
    row4 = result[8:16]
    row5 = result[16:24]
    row6 = result[24:32]
    row7 = result[32:40]
    row8 = result[40:48]
    row9 = result[48:56]
    row10 = result[56:64]
    row11 = result[64:72]
    row12 = result[72:80]

    print("第三列:", row3)
    print("第四列:", row4)
    print("第五列:", row5)
    print("第六列:", row6)
    print("第七列:", row7)
    print("第八列:", row8)
    print("第九列:", row9)
    print("第十列:", row10)
    print("第十一列:", row11)
    print("第十二列:", row12)

这个函数接收一个图片路径作为参数，然后输出预测结果。你可以通过调用该函数来进行液体浓度的预测。