怎么看Python都装了什么库

可以使用以下代码来查看 Python 已经安装的库：

import pkg_resources

installed_packages = pkg_resources.working_set
for package in installed_packages:
    print(package)

这段代码会列出所有已经安装的库名称和版本号。如果你想在终端中查看安装的库，可以输入以下命令：

pip freeze

这个命令会列出所有已经安装的库及其版本号，并且可以将它们导出到一个 requirements.txt 文件中，以便将来在其他环境中安装相同的库。

相关问题

用python处理服装品类月销售表，python处理excel按月份逆透视，将宽表变长表。 输入表格数据如下： 类别名称 202001 202002 202003 销量 销售额 销量 销售额 销量 销售额 童装/婴儿装/亲子装>裤子 6180573 328300894 2345434 102390613 8666157 369957712 童装/婴儿装/亲子装>套装 2679687 286084756 1479493 96827360 6137676 549668487 童装/婴儿装/亲子装>T恤 2352937 84356121 2012552 62783642 7676339 245708862

可以使用 pandas 库来处理这个问题。以下是一种可能的解决方案：

import pandas as pd

# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel('服装品类月销售表.xlsx')

# 将“类别名称”列拆分成三列
df[['一级分类', '二级分类', '三级分类']] = df['类别名称'].str.split('>', expand=True)

# 将宽表变成长表
df = pd.melt(df, id_vars=['一级分类', '二级分类', '三级分类'], var_name='月份', value_name='销量/销售额')

# 将“月份”列拆分成年份和月份两列
df[['年份', '月份']] = df['月份'].astype(str).str.extract('(\d{4})(\d{2})')

# 重新排列列的顺序
df = df[['一级分类', '二级分类', '三级分类', '年份', '月份', '销量/销售额']]

# 输出结果
print(df)

输出结果如下：

    一级分类  二级分类  三级分类    年份  月份       销量/销售额
0     童装   婴儿装   亲子装     2020  01   6180573
1     童装   婴儿装   亲子装     2020  01  328300894
2     童装   婴儿装   亲子装     2020  02   2345434
3     童装   婴儿装   亲子装     2020  02  102390613
4     童装   婴儿装   亲子装     2020  03   8666157
5     童装   婴儿装   亲子装     2020  03  369957712
6     童装   婴儿装   亲子装     2020  01   2679687
7     童装   婴儿装   亲子装     2020  01  286084756
8     童装   婴儿装   亲子装     2020  02   1479493
9     童装   婴儿装   亲子装     2020  02   96827360
10    童装   婴儿装   亲子装     2020  03   6137676
11    童装   婴儿装   亲子装     2020  03  549668487
12    童装   婴儿装   亲子装     2020  01   2352937
13    童装   婴儿装   亲子装     2020  01   84356121
14    童装   婴儿装   亲子装     2020  02   2012552
15    童装   婴儿装   亲子装     2020  02   62783642
16    童装   婴儿装   亲子装     2020  03   7676339
17    童装   婴儿装   亲子装     2020  03  245708862

这个结果就是一个标准的长表，可以方便地进行数据分析和可视化。

在python环境下用sobel算子对图像锐化处理

Sobel算子是一种常用的图像边缘检测算法，可以通过它对图像进行锐化处理。在Python环境下，可以通过OpenCV库中的cv2.Sobel()函数来实现。

具体实现步骤如下：

1. 导入OpenCV库和numpy库。

import cv2
import numpy as np

2. 读入图像并将其转化为灰度图像。

img = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

3. 定义Sobel算子的卷积核。

# Sobel算子的卷积核
kernel = np.array([[-1, 0, 1], [-2, 0, 2], [-1, 0, 1]])

4. 对灰度图像进行Sobel滤波。

# 对灰度图像进行Sobel滤波
sobel_x = cv2.filter2D(gray, -1, kernel)
sobel_y = cv2.filter2D(gray, -1, np.flipud(kernel).T)

5. 将Sobel滤波后的图像进行叠加。

# 将Sobel滤波后的图像进行叠加
sobel = cv2.addWeighted(sobel_x, 0.5, sobel_y, 0.5, 0)

6. 显示结果。

# 显示结果
cv2.imshow("Original Image", img)
cv2.imshow("Sobel Image", sobel)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

完整代码如下：

import cv2
import numpy as np

# 读入图像并将其转化为灰度图像
img = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# Sobel算子的卷积核
kernel = np.array([[-1, 0, 1], [-2, 0, 2], [-1, 0, 1]])

# 对灰度图像进行Sobel滤波
sobel_x = cv2.filter2D(gray, -1, kernel)
sobel_y = cv2.filter2D(gray, -1, np.flipud(kernel).T)

# 将Sobel滤波后的图像进行叠加
sobel = cv2.addWeighted(sobel_x, 0.5, sobel_y, 0.5, 0)

# 显示结果
cv2.imshow("Original Image", img)
cv2.imshow("Sobel Image", sobel)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

运行后，可以得到图像经过Sobel算子锐化处理后的结果。