(3)我国是全球唯一一个拥有完整稀土产业链技术的国家，据相关机构统计，我国目前所拥有的稀土专利技术数量已超过其他所有国家的专利数量之和。现已知某稀土分离企业有甲乙两个产品仓库，分别存有编号为1到5的五种稀土材料，并使用“编号:重量”键值对建立两个仓库的材料字典。现需要统计两个仓库各种稀土材料的总重量，并按照稀土材料的编号顺序显示出来（注：两个仓库均不能确保五种稀土材料是齐全的）。程序运行效果如下，试完成空白处的语句填写。 两个仓库稀土材料库存总量如下: 材料1:20.5吨. 材料2:61.0吨. 材料3:60.5吨. 材料4:57.3吨. 材料5:12.4吨. ck1={1:20.5,2:45.2,4:38.6,5:12.4} ck2={2:15.8,3:60.5,4:18.7} #统计后的结果字典 for k in ck1: #遍历仓库1中的每种材料 if k in ck2: #若其在仓库2中也出现 total[k]=ck1[k]+ck2[k] #将两个仓库中这种材料的重量之和存入统计字典 else: #仅在仓库1中出现 total[k]=ck1[k] #将仓库1中这种材料的重量存入统计字典 for k in ck2: #遍历仓库2中的每种材料 if : #若其未在仓库1中也出现 total[k]=ck2[k] #将仓库2中这种材料的重量存入统计字典 totallist=sorted(total.items()) print("两个仓库稀土材料库存总量如下:") for cl in totallist: print("材料",cl[0],":",cl[1],"吨.",sep="")

total = {} # 统计字典
for k in ck1: # 遍历仓库1中的每种材料
    if k in ck2: # 若其在仓库2中也出现
        total[k] = ck1[k] + ck2[k] # 将两个仓库中这种材料的重量之和存入统计字典
    else: # 仅在仓库1中出现
        total[k] = ck1[k] # 将仓库1中这种材料的重量存入统计字典
for k in ck2: # 遍历仓库2中的每种材料
    if k not in ck1: # 若其未在仓库1中也出现
        total[k] = ck2[k] # 将仓库2中这种材料的重量存入统计字典

totallist = sorted(total.items())
print("两个仓库稀土材料库存总量如下:")
for cl in totallist:
    print("材料", cl[0], ":", cl[1], "吨.", sep="")

相关问题

我国是全球唯一个拥有完整稀土产业链技术的国家，据相关机构统计，我国目前所拥有的稀士专利技术数量己超过其他所有国家的专利数量之和。现已知某稀士分离企业有甲乙两个产品仓库，分别存有编号为1到5的五种稀士材料，并使用-编号;重量”键值对建立两个仓库的材料字典。现需要统计两个仓库各种稀士材料的总重量，并按照稀土材料的编号顺序显示出来(注：两个仓库均不能确保五种稀士材料是齐全的）。用python

可以按照以下方式实现：

# 甲乙两个仓库的稀土材料及其重量
warehouse_a = {"1": 10, "3": 5, "4": 8}
warehouse_b = {"2": 6, "3": 12, "5": 4}

# 统计各种稀土材料的总重量
total = {}
for key in set(list(warehouse_a.keys()) + list(warehouse_b.keys())):
    total[key] = warehouse_a.get(key, 0) + warehouse_b.get(key, 0)

# 按照编号顺序显示出来
for key in sorted(total.keys()):
    print("稀土材料编号：{}，总重量：{}".format(key, total[key]))

这段代码中，我们首先定义了两个仓库的稀土材料及其重量，并使用字典的方式存储。接着，我们定义了一个空字典 `total`，用于统计各种稀土材料的总重量。我们遍历两个仓库的所有稀土材料编号，判断该编号在哪个仓库中出现，并将其重量累加到 `total` 中。最后，我们按照编号顺序遍历 `total`，并输出每种稀土材料的总重量。

python去除图中的水印 ‘@稀土掘金技术社区’

### 回答1：
你好，对于你的问题，可以使用Python中的OpenCV库来去除图像中的水印。以下是一个简单的示例代码，可以将图像中的水印部分替换为白色背景：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')

# 定义水印的位置和大小
x, y, w, h = 10, 10, 200, 50

# 将水印部分替换为白色背景
img[y:y+h, x:x+w] = (255, 255, 255)

# 显示去除水印后的图像
cv2.imshow('Result', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

需要注意的是，这种方法只适用于水印比较简单的情况，如果水印比较复杂或遮挡了图像的重要部分，可能需要使用更加复杂的算法来进行处理。

### 回答2：
要去除图片中的水印 '@稀土掘金技术社区'，可以使用Python的图片处理库OpenCV来实现。

首先，我们需要将图片加载到Python中。可以使用OpenCV的`imread`函数来读取图片。例如，使用以下代码加载名为`image.jpg`的图片:

import cv2

image = cv2.imread("image.jpg")

接下来，我们需要找到水印所在的位置。可以使用OpenCV的图像处理功能来寻找水印的区域。可以使用颜色过滤或者模板匹配等方法来找到水印的位置。这里简单介绍一种常用的方法——颜色过滤。

假设水印是黑色的，我们可以使用`cv2.inRange`函数来过滤出黑色区域。以下是一个示例代码，假设水印的颜色阈值为(0, 0, 0)至(50, 50, 50)：

import cv2
import numpy as np

image = cv2.imread("image.jpg")
lower_black = np.array([0, 0, 0])
upper_black = np.array([50, 50, 50])
mask = cv2.inRange(image, lower_black, upper_black)

然后，我们需要使用OpenCV的图像处理功能来从原始图像中移除水印。可以使用`cv2.bitwise_and`函数将水印区域置为透明：

import cv2

image = cv2.imread("image.jpg")
mask = cv2.inRange(image, lower_black, upper_black)
result = cv2.bitwise_and(image, image, mask=~mask)

最后，我们需要将处理后的图像保存到文件。可以使用`cv2.imwrite`函数来保存图片。以下是示例代码：

import cv2

image = cv2.imread("image.jpg")
result = cv2.bitwise_and(image, image, mask=~mask)
cv2.imwrite("result.jpg", result)

使用以上的步骤，我们可以通过Python和OpenCV来去除图片中的水印。需要注意的是，水印的颜色和位置可能因不同的图片而有所不同，因此需要根据实际情况进行适当的调整。

### 回答3：
要去除图中的水印 '@稀土掘金技术社区'，可以使用Python中的图像处理库进行操作。以下是一种可能的解决方案：

1. 使用Python中的PIL库（Pillow库的升级版本）来处理图像。
2. 使用PIL库的`Image`和`ImageDraw`模块加载图像并进行处理。
3. 使用`ImageDraw`的`rectangle`方法，绘制一个矩形框覆盖水印的位置。
4. 调整矩形框的大小和颜色以适应水印位置和图片背景。
5. 最后使用`Image`的`save`方法保存处理后的图片。

以下是示例代码：

from PIL import Image, ImageDraw

# 加载图像
image = Image.open('input.jpg')

# 创建一个与图像大小相同的空白图像对象
overlay = Image.new('RGBA', image.size)

# 创建一个绘图对象
draw = ImageDraw.Draw(overlay)

# 水印的位置和大小
x, y = 10, 10
width, height = 190, 40

# 绘制一个与水印位置重叠的矩形框
draw.rectangle((x, y, x + width, y + height), fill=(255, 255, 255))

# 将水印覆盖到原图像上
image.paste(overlay, (0, 0), overlay)

# 保存处理后的图片
image.save('output.jpg')

上述代码中，首先加载图像，然后创建一个与图像大小相同的空白图像对象（overlay），并使用`ImageDraw`的`rectangle`方法在空白图像上绘制一个矩形框。接下来，使用`paste`方法将水印覆盖到原图像上，并最后保存处理后的图片。

请注意，以上示例代码仅为一种可能的解决方案，具体的处理方式可能取决于图像水印的具体情况。