{"id":337137,"date":"2022-08-16T15:01:00","date_gmt":"2022-08-16T15:01:00","guid":{"rendered":"http:\/\/savepearlharbor.com\/?p=337137"},"modified":"-0001-11-30T00:00:00","modified_gmt":"-0001-11-29T21:00:00","slug":"","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/savepearlharbor.com\/?p=337137","title":{"rendered":"<span>#2 \u041d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0435\u0442\u0438 \u0434\u043b\u044f \u043d\u0430\u0447\u0438\u043d\u0430\u044e\u0449\u0438\u0445. NumPy. MatplotLib. \u041e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0441 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438 \u0432 OpenCV<\/span>"},"content":{"rendered":"<div><\/div>\n<div id=\"post-content-body\">\n<div>\n<div class=\"article-formatted-body article-formatted-body article-formatted-body_version-1\">\n<div xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/1999\/xhtml\"><a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/ruvds\/blog\/682462\/\"><\/p>\n<div style=\"text-align:center;\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/webt\/wv\/5p\/is\/wv5pisjzkh1s0qyzmqii18w2jxa.png\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/wv\/5p\/is\/wv5pisjzkh1s0qyzmqii18w2jxa.png\"\/><\/div>\n<p><\/a><br \/>  \u042d\u0442\u043e \u0432\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f \u0438\u0437 \u0441\u0435\u0440\u0438\u0438 \u0432\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432 \u00ab\u041d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0435\u0442\u0438 \u0434\u043b\u044f \u043d\u0430\u0447\u0438\u043d\u0430\u044e\u0449\u0438\u0445\u00bb. \u0417\u0434\u0435\u0441\u044c \u0438 \u0434\u0430\u043b\u0435\u0435 \u043c\u044b \u043f\u043e\u0441\u0442\u0430\u0440\u0430\u0435\u043c\u0441\u044f \u0440\u0430\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0441 \u0442\u0430\u043a\u0438\u043c \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u0438\u0435\u043c \u2014 \u043a\u0430\u043a \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0430 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043d\u0430 \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u043a\u0435 \u0440\u0435\u0448\u0438\u043c \u043f\u0430\u0440\u0443 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u044b\u0445 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447. \u041f\u0440\u0435\u0434\u044b\u0434\u0443\u0449\u0430\u044f \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f \u2014 <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/ruvds\/blog\/679988\/\">#1 \u041d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0435\u0442\u0438 \u0434\u043b\u044f \u043d\u0430\u0447\u0438\u043d\u0430\u044e\u0449\u0438\u0445. \u0420\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0418\u0440\u0438\u0441\u043e\u0432 \u0424\u0438\u0448\u0435\u0440\u0430<\/a>  <\/p>\n<blockquote><p><i>\u041c\u0430\u043b\u0435\u043d\u044c\u043a\u0438\u0439 \u0441\u043e\u0432\u0435\u0442 \u0438\u0437 \u0431\u0443\u0434\u0443\u0449\u0435\u0433\u043e: \u00ab\u0412 \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0443\u0442 \u0437\u0430\u0442\u0440\u043e\u043d\u0443\u0442\u044b \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u0438\u044f, \u043e \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u044f \u043f\u0438\u0441\u0430\u043b \u0440\u0430\u043d\u044c\u0448\u0435, \u0442\u0430\u043a \u0447\u0442\u043e \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u044f \u0442\u0435\u043c\u044b, \u0441\u043e\u0432\u0435\u0442\u0443\u044e \u043f\u0440\u043e\u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u044c \u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u044b\u0434\u0443\u0449\u0443\u044e \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044e\u00bb<\/i><\/p><\/blockquote>\n<p>\u041d\u0430 \u0441\u0430\u043c\u043e\u043c \u0434\u0435\u043b\u0435, \u043d\u0430 \u0445\u0430\u0431\u0440\u0435 \u0431\u044b\u043b\u043e \u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043f\u0443\u0431\u043b\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0439 \u043f\u043e \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0442\u0435\u043c\u0435, \u043d\u043e \u0432\u0441\u0435 \u043e\u043d\u0438 \u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u044f\u0442 \u043e \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0445 \u0432\u0435\u0449\u0430\u0445. \u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0440\u0430\u0437\u0431\u0435\u0440\u0451\u043c\u0441\u044f \u0438 \u0441\u043e\u0431\u0435\u0440\u0451\u043c \u0432\u0441\u0451 \u0432 \u043e\u0434\u043d\u0443 \u043a\u0443\u0447\u043a\u0443, \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0446\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u044f \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u044b \u043c\u0438\u0440\u0430.<br \/>  <a name=\"habracut\"><\/a><br \/>  \u0422\u0440\u0430\u0434\u0438\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0434\u0443 \u043d\u0435\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0439 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0447\u0435\u043d\u044c \u0442\u0435\u043c, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0443\u0442 \u043e\u0441\u0432\u0435\u0449\u0435\u043d\u044b \u0432 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435:<\/p>\n<ul>\n<li>\u0417\u043d\u0430\u043a\u043e\u043c\u0441\u0442\u0432\u043e \u0441 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u043e\u0439 <b><a href=\"https:\/\/numpy.org\/\">NumPy<\/a><\/b>.<\/li>\n<li>\u0417\u043d\u0430\u043a\u043e\u043c\u0441\u0442\u0432\u043e \u0441 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u043e\u0439 <b><a href=\"https:\/\/matplotlib.org\/\">MatplotLib<\/a><\/b>.<\/li>\n<li>\u041f\u043e\u0432\u0435\u0440\u0445\u043d\u043e\u0441\u0442\u043d\u043e\u0435 \u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u043c\u0441\u0442\u0432\u043e \u0441 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u043e\u0439 <b><a href=\"https:\/\/opencv.org\/\">OpenCV<\/a><\/b>.<\/li>\n<\/ul>\n<p>  \u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u043d\u0435 \u0442\u0435\u0440\u044f\u0442\u044c \u0437\u0440\u044f \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438, \u0434\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0441\u0442\u0443\u043f\u0438\u043c.<\/p>\n<h2><font color=\"#3AC1EF\">\u0417\u043d\u0430\u043a\u043e\u043c\u0441\u0442\u0432\u043e \u0441 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u043e\u0439 NumPy<\/font><\/h2>\n<blockquote><p><b><font color=\"#3AC1EF\"><b>NumPy<\/b><\/font><\/b> \u2014 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 \u0441 \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0442\u044b\u043c \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u043c \u043a\u043e\u0434\u043e\u043c \u0434\u043b\u044f \u044f\u0437\u044b\u043a\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f Python. \u0412\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438: \u043f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u043a\u0430 \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e\u043c\u0435\u0440\u043d\u044b\u0445 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432\u043e\u0432; \u043f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u043a\u0430 \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u043e\u0443\u0440\u043e\u0432\u043d\u0435\u0432\u044b\u0445 \u043c\u0430\u0442\u0435\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0439, \u043f\u0440\u0435\u0434\u043d\u0430\u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e\u043c\u0435\u0440\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432\u0430\u043c\u0438.<\/p><\/blockquote>\n<p><a href=\"https:\/\/www.nature.com\/articles\/s41586-020-2649-2#Fig1\">NumPy<\/a> \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0435\u0442 \u0432 \u0441\u0435\u0431\u044f \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u044b\u0445 \u043a\u043e\u043d\u0446\u0435\u043f\u0446\u0438\u0439 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432\u0430:<\/p>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/webt\/7e\/nb\/eh\/7enbehezaguxr5klgy37v-dfbuk.png\" alt=\"image\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/7e\/nb\/eh\/7enbehezaguxr5klgy37v-dfbuk.png\"\/><\/p>\n<p>  \u041f\u043e\u044f\u0441\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u043a \u0440\u0438\u0441\u0443\u043d\u043a\u0443:<\/p>\n<ul>\n<li><b>a.<\/b> \u0421\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432\u0430 NumPy \u0438 \u0441\u0432\u044f\u0437\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441 \u043d\u0435\u0439 \u043f\u043e\u043b\u044f \u043c\u0435\u0442\u0430\u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. <\/li>\n<li><b>b.<\/b> \u0418\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432\u0430 \u0441\u0440\u0435\u0437\u0430\u043c\u0438 \u0438 \u0448\u0430\u0433\u0430\u043c\u0438. \u042d\u0442\u0438 \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0432\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u044e\u0442 \u00ab\u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435\u00bb \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. <\/li>\n<li><b>c.<\/b> \u0418\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441\u0430\u0446\u0438\u044f \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432\u0430 \u0441 \u043c\u0430\u0441\u043a\u0430\u043c\u0438, \u0441\u043a\u0430\u043b\u044f\u0440\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043a\u043e\u043e\u0440\u0434\u0438\u043d\u0430\u0442\u0430\u043c\u0438 \u0438\u043b\u0438 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u043c\u0438 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432\u0430\u043c\u0438, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043e\u043d \u0432\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u043b \u00ab\u043a\u043e\u043f\u0438\u044e\u00bb \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. \u0412 \u043d\u0438\u0436\u043d\u0435\u043c \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0435 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432 \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u043c\u0438 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432\u0430\u043c\u0438; \u044d\u0442\u043e \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434\u0430\u0451\u0442 \u0430\u0440\u0433\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430. <\/li>\n<li><b>d.<\/b> \u0412\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u0442 \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043a \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u0430\u043c \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432. <\/li>\n<li><b>e.<\/b> \u0412\u0435\u0449\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u0438 \u0443\u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0434\u0432\u0443\u043c\u0435\u0440\u043d\u044b\u0445 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432\u043e\u0432. <\/li>\n<li><b>f.<\/b> \u041e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0440\u0435\u0434\u0443\u043a\u0446\u0438\u0438 \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0442 \u043f\u043e \u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0438\u043b\u0438 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0438\u043c \u043e\u0441\u044f\u043c. \u0412 \u044d\u0442\u043e\u043c \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0435 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432 \u0441\u0443\u043c\u043c\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u043e \u0432\u044b\u0431\u0440\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c \u043e\u0441\u044f\u043c \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u0430 \u0438\u043b\u0438 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u043f\u043e \u0434\u0432\u0443\u043c \u043e\u0441\u044f\u043c \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u043a\u0430\u043b\u044f\u0440\u0430. <\/li>\n<li><b>g.<\/b> \u0417\u0434\u0435\u0441\u044c \u0435\u0441\u0442\u044c \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u043a\u043e\u0434\u0430 NumPy, \u0438\u043b\u043b\u044e\u0441\u0442\u0440\u0438\u0440\u0443\u044e\u0449\u0438\u0439 \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0438\u0437 \u044d\u0442\u0438\u0445 \u043a\u043e\u043d\u0446\u0435\u043f\u0446\u0438\u0439.<\/li>\n<\/ul>\n<p>  <\/p>\n<h3><font color=\"#3AC1EF\">\u258d\u041f\u0440\u0438\u0448\u043b\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u0440\u0430\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0441 \u0431\u0430\u0437\u043e\u0432\u044b\u043c\u0438 \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u044f\u043c\u0438 \u043d\u0430\u0434 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432\u0430\u043c\u0438<\/font><\/h3>\n<blockquote><p>\u041d\u0435\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0430\u044f \u043e\u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u043e\u0447\u043a\u0430 \u2014 \u043c\u0430\u0442\u0435\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043d\u0430\u0434 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432\u0430\u043c\u0438 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u043f\u043e\u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442\u043d\u043e. \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u0451\u0442\u0441\u044f \u043d\u043e\u0432\u044b\u0439 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0437\u0430\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u0430\u043c\u0438 \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u044f \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0442\u043e\u0440\u0430.<\/p><\/blockquote>\n<p>\u0418 \u0442\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u0441\u0440\u0430\u0437\u0443 \u043a \u043a\u043e\u0434\u0443:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">import numpy as np # \u0432 \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0438 \u043d\u0430 Python \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0443 NumPy \u0434\u043b\u044f \u0443\u0434\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0430 \"\u043e\u0431\u0437\u044b\u0432\u0430\u044e\u0442\" - np a = np.array([20, 30, 40, 50]) b = np.arange(4) a + b # array([20, 31, 42, 53]) a - b # array([20, 29, 38, 47]) a * b # array([  0,  30,  80, 150]) a \/ b # \u041f\u0440\u0438 \u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0438 \u043d\u0430 0 \u0432\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f inf (\u0431\u0435\u0441\u043a\u043e\u043d\u0435\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c) a ** b # array([     1,     30,   1600, 125000]) a % b # \u041f\u0440\u0438 \u0432\u0437\u044f\u0442\u0438\u0438 \u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043a\u0430 \u043e\u0442 \u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0430 0 \u0432\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f 0 <\/code><\/pre>\n<p>  <\/p>\n<pre><code class=\"python\">c = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) d = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]]) c + d # \u0412\u044b\u0432\u043e\u0434:  # Traceback (most recent call last): # File \"&lt;input>\", line 1, in &lt;module> # ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (2,3) (3,2) <\/code><\/pre>\n<p>  \u041f\u043e\u0447\u0435\u043c\u0443 \u0436\u0435 \u0442\u0430\u043a \u043f\u0440\u043e\u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442? \u041e\u0442\u0432\u0435\u0442 \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442: \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432\u044b \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u044b \u0431\u044b\u0442\u044c \u043e\u0434\u0438\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u043e\u0432. \u042d\u0442\u043e \u0442\u043e \u0436\u0435 \u0441\u0430\u043c\u043e\u0435, \u0447\u0442\u043e \u0432 \u0431\u0443\u0442\u044b\u043b\u043a\u0443 \u043d\u0430 1.5 \u043b\u0438\u0442\u0440\u0430, \u043f\u044b\u0442\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u043f\u0435\u0440\u0435\u043b\u0438\u0442\u044c 5 \u043b\u0438\u0442\u0440\u043e\u0432\u0443\u044e \u0438 \u043d\u0430\u043e\u0431\u043e\u0440\u043e\u0442, \u0438\u0445 \u043d\u0435\u043b\u044c\u0437\u044f \u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u044c \u0440\u0430\u0432\u043d\u044b\u043c\u0438, \u0430 \u043a\u0430\u043a \u0441\u043b\u0435\u0434\u0441\u0442\u0432\u0438\u0435, \u043d\u0435\u043b\u044c\u0437\u044f \u0438 \u0441\u043e\u0432\u043c\u0435\u0449\u0430\u0442\u044c. \u0412\u0441\u0451 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e:<\/p>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/webt\/4w\/3k\/lo\/4w3klovlvkco52ir-wcgrdq1qsu.png\" alt=\"image\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/4w\/3k\/lo\/4w3klovlvkco52ir-wcgrdq1qsu.png\"\/><\/p>\n<p>  \u0412 NumPy \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u044c \u043c\u0430\u0442\u0435\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432\u043e\u043c \u0438 \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e\u043c. \u0412 \u044d\u0442\u043e\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 \u043a \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u043c\u0443 \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442\u0443 \u043f\u0440\u0438\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f (\u0438\u043b\u0438 \u0447\u0442\u043e \u0432\u044b \u0442\u0430\u043c \u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u0442\u0435) \u044d\u0442\u043e \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">a + 1 # array([21, 31, 41, 51]) a ** 3 # array([  8000,  27000,  64000, 125000]) a &lt; 35  # array([ True,  True, False, False], dtype=bool) <\/code><\/pre>\n<p>  NumPy \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043c\u0430\u0442\u0435\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0439 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432\u043e\u0432:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">np.cos(a) # array([ 0.40808206,  0.15425145, -0.66693806,  0.96496603]) np.arctan(a) # array([ 1.52083793,  1.53747533,  1.54580153,  1.55079899]) np.sinh(a) # array([  2.42582598e+08,   5.34323729e+12,   1.17692633e+17, 2.59235276e+21]) <\/code><\/pre>\n<p>  \u041f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u0435\u0435 \u0441\u043e \u0441\u043f\u0438\u0441\u043a\u043e\u043c \u043c\u0430\u0442\u0435\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0439 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043e\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u043c\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f <a href=\"https:\/\/numpy.org\/doc\/stable\/reference\/routines.math.html\">\u0437\u0434\u0435\u0441\u044c<\/a>.<\/p>\n<p>  \u041c\u043d\u043e\u0433\u0438\u0435 \u0443\u043d\u0430\u0440\u043d\u044b\u0435 \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0435 \u043a\u0430\u043a, \u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0443\u043c\u043c\u044b \u0432\u0441\u0435\u0445 \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432\u0430, \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u044b \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0438 \u0432 \u0432\u0438\u0434\u0435 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u043e\u0432 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0430 ndarray:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) np.sum(a) # 21 a.sum() # 21 a.min() #1 a.max() # 6 <\/code><\/pre>\n<p>  \u041f\u043e \u0443\u043c\u043e\u043b\u0447\u0430\u043d\u0438\u044e \u044d\u0442\u0438 \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u043a \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432\u0443, \u043a\u0430\u043a \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0431\u044b \u043e\u043d \u0431\u044b\u043b \u0441\u043f\u0438\u0441\u043a\u043e\u043c \u0447\u0438\u0441\u0435\u043b, \u043d\u0435\u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e \u043e\u0442 \u0435\u0433\u043e \u0444\u043e\u0440\u043c\u044b. \u041e\u0434\u043d\u0430\u043a\u043e, \u0443\u043a\u0430\u0437\u0430\u0432 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440 axis, \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0438\u0442\u044c \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u044e \u0434\u043b\u044f \u0443\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043e\u0441\u0438 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432\u0430:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">a.min(axis=0)  # \u041d\u0430\u0438\u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435\u0435 \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e \u0432 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u043c \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u0435: array([1, 2, 3]) a.min(axis=1)  # \u041d\u0430\u0438\u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435\u0435 \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e \u0432 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0435: array([1, 4]) <\/code><\/pre>\n<h3><font color=\"#3AC1EF\">\u258d \u0412\u0441\u0442\u0430\u0451\u0442 \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441, \u0430 \u0432 \u0447\u0451\u043c \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0430\u044f \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0430 \u0442\u0430\u043a\u0438\u0445 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432\u043e\u0432?<\/font><\/h3>\n<p>  \u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0440\u0430\u0437\u0431\u0435\u0440\u0451\u043c\u0441\u044f. \u041f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u043c, \u0447\u0442\u043e \u043c\u044b \u0445\u043e\u0442\u0438\u043c \u043f\u043e-\u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e\u043c\u0443 \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u0442\u044c, \u043a\u0430\u043a \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0438\u0442 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a \u043a\u0430\u043a\u043e\u0439-\u0442\u043e \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438. \u0414\u043b\u044f \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0451\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0432\u043e\u0437\u044c\u043c\u0451\u043c \u0441\u0438\u0433\u043c\u043e\u0438\u0434\u0443, \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c\u0443\u044e \u0432 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0432 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0435\u0442\u044f\u0445. <\/p>\n<p>  \u0420\u0438\u0441\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u043f\u0440\u0438 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u0438 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 Matplotlib, \u0441 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0439 \u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u0435\u0435 \u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u043c\u0438\u043c\u0441\u044f \u0434\u0430\u043b\u0435\u0435. \u041f\u0443\u0442\u0451\u043c \u043d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u044f \u043d\u0435\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0433\u043e \u0441\u043a\u0440\u0438\u043f\u0442\u0430 \u043d\u0430 Python, \u043c\u044b \u0441\u043c\u043e\u0436\u0435\u043c \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u043f\u0440\u0435\u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043d\u0435\u0439\u0448\u0438\u0439 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442:<\/p>\n<pre><code class=\"python\"># vim: set ai et ts=4 sw=4:  import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np  x = np.linspace(-5, 5, 100)  def sigmoid(alpha):     return 1 \/ ( 1 + np.exp(- alpha * x) )  def main():     dpi = 80     fig = plt.figure(dpi = dpi, figsize = (512 \/ dpi, 384 \/ dpi) )      plt.plot(x, sigmoid(0.5), 'ro-')     plt.plot(x, sigmoid(1.0), 'go-')     plt.plot(x, sigmoid(2.0), 'bo-')      plt.legend(['A = 0.5', 'A = 1.0', 'A = 2.0'], loc = 'upper left')      fig.savefig('sigmoid.png')      main() <\/code><\/pre>\n<p>  \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u0442\u044c \u043d\u0430\u0448 \u043a\u043e\u0434, \u0442\u043e \u043c\u044b \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043c \u0432\u043e\u0442 \u0442\u0430\u043a\u043e\u0435 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441 \u043d\u0430\u0437\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c &#8216;sigmoid.png&#8217;:<\/p>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/webt\/yg\/ct\/g-\/ygctg-es7tpvn12n3-smzzhs3s4.png\" alt=\"image\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/yg\/ct\/g-\/ygctg-es7tpvn12n3-smzzhs3s4.png\"\/><\/p>\n<p>  \u0417\u0430\u043c\u0435\u0442\u044c\u0442\u0435, \u0447\u0442\u043e \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 \u043d\u0435 \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u043f\u0438\u0441\u0430\u0442\u044c \u0446\u0438\u043a\u043b\u044b, \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u044f\u044e\u0449\u0438\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u0432 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0442\u043e\u0447\u043a\u0430\u0445, \u043f\u043e\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0443 NumPy \u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u0442 \u0432\u0441\u0451 \u044d\u0442\u043e \u0437\u0430 \u043d\u0430\u0441. \u0424\u0430\u043a\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438 \u043c\u044b \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u043c \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u043a \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f\u043c \u0438 \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434\u0438\u043c \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0432\u0448\u0438\u0435\u0441\u044f \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438. \u0414\u0435\u043a\u043b\u0430\u0440\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0435 \u0438 \u0447\u0438\u0441\u0442\u043e \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u043e\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0432 \u0441\u0430\u043c\u043e\u043c \u043d\u0430\u0442\u0443\u0440\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u043c \u0435\u0433\u043e \u0432\u0438\u0434\u0435!<\/p>\n<p>  \u041a\u0430\u043a \u0432\u0438\u0434\u0438\u0442\u0435, \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 NumPy \u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u043b\u0430\u0441\u044c \u043a\u0440\u0430\u0439\u043d\u0435 \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u043e\u0439 \u0432 \u0446\u0435\u043b\u043e\u043c \u0440\u044f\u0434\u0435 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447. \u0418 \u044d\u0442\u043e \u043c\u044b \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u043b\u0438 \u0434\u0430\u043b\u0435\u043a\u043e \u043d\u0435 \u0432\u0441\u0435 \u0435\u0451 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438. \u0412 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u0438\u0441\u0442\u043e\u0447\u043d\u0438\u043a\u043e\u0432 \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043a\u043d\u0438\u0433\u0438, NumPy \u043f\u043e\u0441\u0432\u044f\u0449\u0435\u043d\u043e \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0439.<\/p>\n<p>  \u0421\u0447\u0438\u0442\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f, \u0447\u0442\u043e NumPy \u043f\u043e\u0442\u0440\u0435\u0431\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435 \u043f\u0430\u043c\u044f\u0442\u0438 \u0438 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442 \u0434\u043e 10 \u0440\u0430\u0437 \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u0435\u0435 \u0430\u043d\u0430\u043b\u043e\u0433\u0438\u0447\u043d\u043e\u0433\u043e \u043a\u043e\u0434\u0430, \u043d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043d\u0430 \u0447\u0438\u0441\u0442\u043e\u043c Python. \u0417\u0434\u0435\u0441\u044c \u044f \u0440\u0435\u0448\u0438\u043b \u043d\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u044c \u043d\u0438\u043a\u0430\u043a\u0438\u0445 \u0431\u0435\u043d\u0447\u043c\u0430\u0440\u043a\u043e\u0432, \u043f\u043e\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0447\u0442\u043e \u0442\u0443\u0442 \u0435\u0441\u0442\u044c \u043c\u0430\u0441\u0441\u0430 \u043d\u044e\u0430\u043d\u0441\u043e\u0432, \u0438 \u0432\u0441\u0451 \u0441\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u0442 \u043e\u0442 \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0444\u0438\u043a\u0438 \u043a\u043e\u043d\u043a\u0440\u0435\u0442\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f (\u043e\u0431\u044a\u0451\u043c\u044b \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u044b \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432\u043e\u0432 \u0438 \u0442.\u0434.). \u0410 \u0434\u043e\u0432\u043e\u0434\u0438\u043b\u043e\u0441\u044c \u043b\u0438 \u0432\u0430\u043c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c NumPy, \u0438 \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0434\u0430, \u0442\u043e \u0434\u043b\u044f \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u043a\u0430\u043a\u0438\u0445 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447? \u041d\u0430\u043f\u0438\u0448\u0438\u0442\u0435 \u0441\u0432\u043e\u0439 \u043e\u043f\u044b\u0442 \u0432 \u043a\u043e\u043c\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0440\u0438\u044f\u0445!<\/p>\n<h2><font color=\"#3AC1EF\">\u0417\u043d\u0430\u043a\u043e\u043c\u0441\u0442\u0432\u043e \u0441 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u043e\u0439 MatplotLib<\/font><\/h2>\n<blockquote><p><b><font color=\"#3AC1EF\">Matplotlib<\/font><\/b> \u2014 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u044f\u0437\u044b\u043a\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f Python \u0434\u043b\u044f \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0432\u0443\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0439 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u043e\u0439. \u041f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u043c\u044b\u0435 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u044b \u0432 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u0438\u043b\u043b\u044e\u0441\u0442\u0440\u0430\u0446\u0438\u0439 \u0432 \u043f\u0443\u0431\u043b\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u044f\u0445. Matplotlib \u043d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d \u0438 \u043f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0432\u0430\u043b\u0441\u044f \u0432 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u043e\u043c \u0414\u0436\u043e\u043d\u043e\u043c \u0425\u0430\u043d\u0442\u0435\u0440\u043e\u043c \u0438 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430 \u0443\u0441\u043b\u043e\u0432\u0438\u044f\u0445 BSD-\u043f\u043e\u0434\u043e\u0431\u043d\u043e\u0439 \u043b\u0438\u0446\u0435\u043d\u0437\u0438\u0438.<\/p><\/blockquote>\n<p>\u041f\u0435\u0440\u0435\u0434 \u0442\u0435\u043c \u043a\u0430\u043a \u0443\u0433\u043b\u0443\u0431\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u0432 \u0434\u0435\u0431\u0440\u0438 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 Matplotlib, \u0434\u043b\u044f \u0442\u043e\u0433\u043e \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043f\u043e\u044f\u0432\u0438\u043b\u043e\u0441\u044c \u0438\u043d\u0442\u0443\u0438\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0435 \u043f\u043e\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u0438\u043d\u0446\u0438\u043f\u043e\u0432 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 \u044d\u0442\u0438\u043c \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u043c, \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u043e\u0432, \u0438\u0437\u0443\u0447\u0438\u0432 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0432\u044b \u0443\u0436\u0435 \u0441\u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0443 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u0432\u043e\u0438\u0445 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447.<\/p>\n<p>  \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0432\u044b \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442\u0435 \u0432 Jupyter Notebook, \u0434\u043b\u044f \u0442\u043e\u0433\u043e \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0442\u044c \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0438 \u0440\u044f\u0434\u043e\u043c \u0441 \u044f\u0447\u0435\u0439\u043a\u0430\u043c\u0438, \u0441 \u043a\u043e\u0434\u043e\u043c \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u044c \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e magic-\u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u0443 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u0442\u043e\u0433\u043e \u043a\u0430\u043a \u0438\u043c\u043f\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442\u0435 matplotlib:<\/p>\n<pre><code class=\"python\"># \u041f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u043c \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a \u043f\u0440\u044f\u043c\u043e\u0439, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044f MatplotLib import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline plt.plot([1, 2, 3, 4, 5], [1, 2, 3, 4, 5]) <\/code><\/pre>\n<p>  \u0420\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c:<\/p>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/webt\/7t\/lj\/dk\/7tljdkurwdtxbo3janfsijy_i3w.png\" alt=\"image\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/7t\/lj\/dk\/7tljdkurwdtxbo3janfsijy_i3w.png\"\/><\/p>\n<p>  \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0432\u044b \u043f\u0438\u0448\u0435\u0442\u0435 \u043a\u043e\u0434 \u0432 .py \u0444\u0430\u0439\u043b\u0435, \u0430 \u043f\u043e\u0442\u043e\u043c \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430\u0435\u0442\u0435 \u0435\u0433\u043e \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 \u0432\u044b\u0437\u043e\u0432 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u043f\u0440\u0435\u0442\u0430\u0442\u043e\u0440\u0430 Python, \u0442\u043e \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0430 %matplotlib inline \u0432\u0430\u043c \u043d\u0435 \u043d\u0443\u0436\u043d\u0430, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0439\u0442\u0435 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0438\u043c\u043f\u043e\u0440\u0442 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438.<\/p>\n<p>  \u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0430\u043d\u0430\u043b\u043e\u0433\u0438\u0447\u043d\u044b\u0439 \u0442\u043e\u043c\u0443, \u0447\u0442\u043e \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d \u043d\u0430 \u0440\u0438\u0441\u0443\u043d\u043a\u0435 \u0432\u044b\u0448\u0435, \u0434\u043b\u044f \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e Python \u0444\u0430\u0439\u043b\u0430 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0435\u0442\u044c \u0442\u0430\u043a:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">import matplotlib.pyplot as plt plt.plot([1, 2, 3, 4, 5], [1, 2, 3, 4, 5]) plt.show() <\/code><\/pre>\n<p>  \u0420\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u043e\u043c \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0442\u043e\u0442 \u0436\u0435 \u0441\u0430\u043c\u044b\u0439 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a, \u043d\u043e \u0432 \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u043c \u043e\u043a\u043d\u0435.<\/p>\n<h3><font color=\"#3AC1EF\">\u258d \u041f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0430 \u0438 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442<\/font><\/h3>\n<p>  \u0414\u043b\u044f \u043d\u0430\u0447\u0430\u043b \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u043c \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0443\u044e \u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u0443\u044e \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c, \u0434\u0430\u0434\u0438\u043c \u043d\u0430\u0448\u0435\u043c\u0443 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0443 \u043d\u0430\u0437\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435, \u043f\u043e\u0434\u043f\u0438\u0448\u0435\u043c \u043e\u0441\u0438 \u0438 \u043e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u0438\u043c \u0441\u0435\u0442\u043a\u0443. \u041a\u043e\u0434 \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u044b:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">import numpy as np  # \u041d\u0435\u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u0430\u044f (x) \u0438 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u0430\u044f (y) \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 x = np.linspace(0, 10, 50) y = x  # \u041f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0430 plt.title(\"\u041b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u0430\u044f \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c y = x\") # \u0437\u0430\u0433\u043e\u043b\u043e\u0432\u043e\u043a plt.xlabel(\"x\") # \u043e\u0441\u044c \u0430\u0431\u0441\u0446\u0438\u0441\u0441 plt.ylabel(\"y\") # \u043e\u0441\u044c \u043e\u0440\u0434\u0438\u043d\u0430\u0442 plt.grid()      # \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u0435\u0442\u043a\u0438 plt.plot(x, y)  # \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0430 <\/code><\/pre>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/webt\/fa\/xa\/um\/faxaum2s6tv1xs4uimph32slc8a.png\" alt=\"image\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/fa\/xa\/um\/faxaum2s6tv1xs4uimph32slc8a.png\"\/><br \/>  \u0418\u0437\u043c\u0435\u043d\u0438\u043c \u0442\u0438\u043f \u043b\u0438\u043d\u0438\u0438 \u0438 \u0435\u0451 \u0446\u0432\u0435\u0442, \u0434\u043b\u044f \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0432 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e <code>plot()<\/code>, \u0432 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u0442\u0440\u0435\u0442\u044c\u0435\u0433\u043e \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u0430 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434\u0430\u0434\u0438\u043c \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0443, \u0441\u0444\u043e\u0440\u043c\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u0443\u044e \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0451\u043d\u043d\u044b\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c, \u0432 \u043d\u0430\u0448\u0435\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 \u044d\u0442\u043e \u201cr\u2013\u201d, \u0433\u0434\u0435 \u201cr\u201d \u043e\u0437\u043d\u0430\u0447\u0430\u0435\u0442 \u043a\u0440\u0430\u0441\u043d\u044b\u0439 \u0446\u0432\u0435\u0442, \u0430 \u201c\u2013\u201d \u2013 \u0442\u0438\u043f \u043b\u0438\u043d\u0438\u0438 \u2013 \u043f\u0443\u043d\u043a\u0442\u0438\u0440\u043d\u0430\u044f \u043b\u0438\u043d\u0438\u044f. \u041a\u043e\u0434 \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u044b:<\/p>\n<pre><code class=\"python\"># \u041f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0430 plt.title(\"\u041b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u0430\u044f \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c y = x\") # \u0437\u0430\u0433\u043e\u043b\u043e\u0432\u043e\u043a plt.xlabel(\"x\") # \u043e\u0441\u044c \u0430\u0431\u0441\u0446\u0438\u0441\u0441 plt.ylabel(\"y\") # \u043e\u0441\u044c \u043e\u0440\u0434\u0438\u043d\u0430\u0442 plt.grid()      # \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u0435\u0442\u043a\u0438 plt.plot(x, y, \"r--\")  # \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0430 <\/code><\/pre>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/webt\/yl\/4i\/cm\/yl4icmalmkba0zhok5alkpg_ueo.png\" alt=\"image\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/yl\/4i\/cm\/yl4icmalmkba0zhok5alkpg_ueo.png\"\/><\/p>\n<h3><font color=\"#3AC1EF\">\u258d \u041d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u043e\u0432 \u043d\u0430 \u043e\u0434\u043d\u043e\u043c \u043f\u043e\u043b\u0435<\/font><\/h3>\n<p>  \u0412\u0430\u043c \u043d\u0435 \u043a\u0430\u0436\u0435\u0442\u0441\u044f, \u0447\u0442\u043e \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0443 \u043e\u0434\u043d\u043e\u043c\u0443 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0441\u043a\u0443\u0447\u043d\u043e? \u041f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u043c \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u043e\u0432 \u043d\u0430 \u043e\u0434\u043d\u043e\u043c \u043f\u043e\u043b\u0435, \u0434\u043b\u044f \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u0438\u043c \u043a\u0432\u0430\u0434\u0440\u0430\u0442\u0438\u0447\u043d\u0443\u044e \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c:<\/p>\n<pre><code class=\"python\"># \u041b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u0430\u044f \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c x = np.linspace(0, 10, 50) y1 = x  # \u041a\u0432\u0430\u0434\u0440\u0430\u0442\u0438\u0447\u043d\u0430\u044f \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c y2 = [i**2 for i in x]  # \u041f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0430 plt.title(\"\u0417\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438: y1 = x, y2 = x^2\") # \u0437\u0430\u0433\u043e\u043b\u043e\u0432\u043e\u043a plt.xlabel(\"x\")         # \u043e\u0441\u044c \u0430\u0431\u0441\u0446\u0438\u0441\u0441 plt.ylabel(\"y1, y2\")    # \u043e\u0441\u044c \u043e\u0440\u0434\u0438\u043d\u0430\u0442 plt.grid()              # \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u0435\u0442\u043a\u0438 plt.plot(x, y1, x, y2)  # \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0430 <\/code><\/pre>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/webt\/uc\/eg\/kw\/ucegkw8zrhkwt8lwncrozthwxsk.png\" alt=\"image\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/uc\/eg\/kw\/ucegkw8zrhkwt8lwncrozthwxsk.png\"\/><\/p>\n<p>  \u0412 \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0434\u0451\u043d\u043d\u043e\u043c \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0435 \u0432 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e <code>plot() <\/code>\u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u0434\u0432\u0430 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432\u0430 \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0435\u0440\u0432\u043e\u0433\u043e \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0430 \u0438 \u0434\u0432\u0430 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432\u0430 \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432\u0442\u043e\u0440\u043e\u0433\u043e, \u043f\u0440\u0438 \u044d\u0442\u043e\u043c \u043a\u0430\u043a \u0432\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u0437\u0430\u043c\u0435\u0442\u0438\u0442\u044c, \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u043e\u0438\u0445 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u043e\u0432 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 \u043d\u0435\u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0439 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 x \u043e\u0434\u0438\u043d \u0438 \u0442\u043e \u0436\u0435.<\/p>\n<h3><font color=\"#3AC1EF\">\u258d \u041d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0451\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043f\u043e\u043b\u0435\u0439 \u0441 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0430\u043c\u0438<\/font><\/h3>\n<p>  \u0422\u0440\u0435\u0442\u044c\u044f, \u0434\u043e\u0432\u043e\u043b\u044c\u043d\u043e \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e \u0432\u0441\u0442\u0440\u0435\u0447\u0430\u044e\u0449\u0430\u044f\u0441\u044f \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0430 \u2013 \u044d\u0442\u043e \u043e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u0438\u0442\u044c \u0434\u0432\u0430 \u0438\u043b\u0438 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u043f\u043e\u043b\u044f, \u043d\u0430 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u043e \u043f\u043e \u043e\u0434\u043d\u043e\u043c\u0443 \u0438\u043b\u0438 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0443.<\/p>\n<p>  \u041f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u043c \u0443\u0436\u0435 \u0438\u0437\u0432\u0435\u0441\u0442\u043d\u044b\u0435 \u043d\u0430\u043c \u0434\u0432\u0435 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c \u043d\u0430 \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0445 \u043f\u043e\u043b\u044f\u0445:<\/p>\n<pre><code class=\"python\"># \u041b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u0430\u044f \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c x = np.linspace(0, 10, 50) y1 = x  # \u041a\u0432\u0430\u0434\u0440\u0430\u0442\u0438\u0447\u043d\u0430\u044f \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c y2 = [i**2 for i in x]  # \u041f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u043e\u0432 plt.figure(figsize=(9, 9))  plt.subplot(2, 1, 1) plt.plot(x, y1)               # \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0430 plt.title(\"\u0417\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438: y1 = x, y2 = x^2\") # \u0437\u0430\u0433\u043e\u043b\u043e\u0432\u043e\u043a plt.ylabel(\"y1\", fontsize=14) # \u043e\u0441\u044c \u043e\u0440\u0434\u0438\u043d\u0430\u0442 plt.grid(True)                # \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u0435\u0442\u043a\u0438 plt.subplot(2, 1, 2) plt.plot(x, y2)               # \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0430 plt.xlabel(\"x\", fontsize=14)  # \u043e\u0441\u044c \u0430\u0431\u0441\u0446\u0438\u0441\u0441 plt.ylabel(\"y2\", fontsize=14) # \u043e\u0441\u044c \u043e\u0440\u0434\u0438\u043d\u0430\u0442 plt.grid(True)                # \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u0435\u0442\u043a\u0438 <\/code><\/pre>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/webt\/3s\/km\/nb\/3skmnbvvoqqakscmykak7nrijp8.png\" alt=\"image\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/3s\/km\/nb\/3skmnbvvoqqakscmykak7nrijp8.png\"\/><br \/>  \u0417\u0434\u0435\u0441\u044c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c \u043d\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438: <\/p>\n<ul>\n<li><b><font color=\"#3AC1EF\">figure()<\/font><\/b> \u2013 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f \u0434\u043b\u044f \u0437\u0430\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u0433\u043b\u043e\u0431\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 \u043e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u043e\u0432. \u0412 \u043d\u0435\u0451, \u0432 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u0430\u0440\u0433\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430, \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434\u0430\u0451\u043c \u043a\u043e\u0440\u0442\u0435\u0436, \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u044f\u044e\u0449\u0438\u0439 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440 \u043e\u0431\u0449\u0435\u0433\u043e \u043f\u043e\u043b\u044f. <\/li>\n<li><b><font color=\"#3AC1EF\">subplot()<\/font><\/b> \u2013 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044f \u0434\u043b\u044f \u0437\u0430\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u043c\u0435\u0441\u0442\u043e\u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u043e\u043b\u044f \u0441 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u043e\u043c. \u0421\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u043e\u0432 \u0437\u0430\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0439 \u0434\u043b\u044f \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434\u0430 \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e subplot() \u043c\u044b \u0432\u043e\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b\u0438\u0441\u044c \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c: \u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0439 \u0430\u0440\u0433\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442 \u2013 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a, \u0432\u0442\u043e\u0440\u043e\u0439 \u2013 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u043e\u0432 \u0432 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c\u043e\u043c \u043f\u043e\u043b\u0435, \u0442\u0440\u0435\u0442\u0438\u0439 \u2013 \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441 (\u043d\u043e\u043c\u0435\u0440 \u043f\u043e\u043b\u044f, \u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0435\u043c \u0441\u0432\u0435\u0440\u0445\u0443 \u0432\u043d\u0438\u0437, \u0441\u043b\u0435\u0432\u0430 \u043d\u0430\u043f\u0440\u0430\u0432\u043e).<\/li>\n<\/ul>\n<p>  \u041e\u0441\u0442\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u0443\u0436\u0435 \u043d\u0430\u043c \u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u043c\u044b, \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u043c\u044b \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b\u0438 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440 fontsize \u0434\u043b\u044f \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0439 <code>xlabel()<\/code> \u0438 <code>ylabel()<\/code>, \u0434\u043b\u044f \u0437\u0430\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u0430 \u0448\u0440\u0438\u0444\u0442\u0430.<\/p>\n<h3><font color=\"#3AC1EF\">\u258d \u041f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0434\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u044b \u0434\u043b\u044f \u043a\u0430\u0442\u0435\u0433\u043e\u0440\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445<\/font><\/h3>\n<p>  \u0414\u043e \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0443 \u043d\u0430\u0441 \u0431\u044b\u043b\u0438 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0438 \u043f\u043e \u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c, \u0442.\u0435. \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u0430\u044f \u0438 \u043d\u0435\u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u0430\u044f \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0438\u043c\u0435\u043b\u0438 \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e\u0432\u043e\u0439 \u0442\u0438\u043f. \u041d\u0430 \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u043a\u0435 \u0434\u043e\u0432\u043e\u043b\u044c\u043d\u043e \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e \u043f\u0440\u0438\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442\u0441\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c \u0441 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043d\u0435\u0447\u0438\u0441\u043b\u043e\u0432\u043e\u0439 \u043f\u0440\u0438\u0440\u043e\u0434\u044b \u2013 \u0438\u043c\u0435\u043d\u0430 \u043b\u044e\u0434\u0435\u0439, \u043d\u0430\u0437\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0444\u0440\u0443\u043a\u0442\u043e\u0432, \u0438 \u0442.\u043f.<\/p>\n<p>  \u041f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u043c \u0434\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0443, \u043d\u0430 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0439 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0444\u0440\u0443\u043a\u0442\u043e\u0432 \u0432 \u043c\u0430\u0433\u0430\u0437\u0438\u043d\u0435:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">fruits = [\"apple\", \"peach\", \"orange\", \"bannana\", \"melon\"] counts = [34, 25, 43, 31, 17] plt.bar(fruits, counts) plt.title(\"FRUETS\") plt.xlabel(\"Fruit\") plt.ylabel(\"Count\") <\/code><\/pre>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/webt\/ly\/em\/mv\/lyemmvcl1paoptr8ymheedjtzpc.png\" alt=\"image\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/ly\/em\/mv\/lyemmvcl1paoptr8ymheedjtzpc.png\"\/><br \/>  \u0414\u043b\u044f \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434\u0430 \u0434\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u044b \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e <code>bar()<\/code>.<\/p>\n<p>  \u041a \u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u043c\u043e\u043c\u0435\u043d\u0442\u0443, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0432\u044b \u0441\u0430\u043c\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u043f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0431\u043e\u0432\u0430\u043b\u0438 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u0442\u044c \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0434\u0451\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0432\u044b\u0448\u0435 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u044b, \u0443 \u0432\u0430\u0441 \u0443\u0436\u0435 \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u043e \u0441\u0444\u043e\u0440\u043c\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0435 \u043f\u043e\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0442\u043e\u0433\u043e, \u043a\u0430\u043a \u043e\u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430 \u0441 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u043e\u0439. <\/p>\n<h3><font color=\"#3AC1EF\">\u258d \u041e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u044b\u0435 \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0430<\/font><\/h3>\n<p>  \u0420\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u044b\u0435 \u0442\u0435\u0440\u043c\u0438\u043d\u044b \u0438 \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u0438\u044f, \u043a\u0430\u0441\u0430\u044e\u0449\u0438\u0435\u0441\u044f \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0430, \u0441 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u043c\u0438 \u0432\u0430\u043c \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u043c\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f, \u0434\u043b\u044f \u0442\u043e\u0433\u043e \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0432 \u0434\u0430\u043b\u044c\u043d\u0435\u0439\u0448\u0435\u043c \u0443 \u0432\u0430\u0441 \u043d\u0435 \u0431\u044b\u043b\u043e \u0442\u0440\u0443\u0434\u043d\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439 \u043f\u0440\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0447\u0442\u0435\u043d\u0438\u0438 \u043c\u0430\u0442\u0435\u0440\u0438\u0430\u043b\u043e\u0432 \u0438\u0437 \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0446\u0438\u043a\u043b\u0430 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0435\u0439 \u0438 \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043f\u043e \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0435 matplotlib.<\/p>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/webt\/ya\/ar\/in\/yaarinievvlbu7opjbecrl891bi.png\" alt=\"image\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/ya\/ar\/in\/yaarinievvlbu7opjbecrl891bi.png\"\/><\/p>\n<p>  \u041a\u043e\u0440\u043d\u0435\u0432\u044b\u043c \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u043c \u043f\u0440\u0438 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u043e\u0432 \u0432 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0435 Matplotlib \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0424\u0438\u0433\u0443\u0440\u0430 (Figure). \u0412\u0441\u0451, \u0447\u0442\u043e \u043d\u0430\u0440\u0438\u0441\u043e\u0432\u0430\u043d\u043e \u043d\u0430 \u0440\u0438\u0441\u0443\u043d\u043a\u0435 \u0432\u044b\u0448\u0435, \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u043c\u0438 \u0444\u0438\u0433\u0443\u0440\u044b. \u0420\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u0435\u0451 \u0441\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u044e\u0449\u0438\u0435 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u043e:  <\/p>\n<blockquote><p><b><font color=\"#3AC1EF\">\u0413\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a:<\/font><\/b> \u043d\u0430 \u0440\u0438\u0441\u0443\u043d\u043a\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u044b \u0434\u0432\u0430 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0430 \u2013 \u043b\u0438\u043d\u0435\u0439\u043d\u044b\u0439 \u0438 \u0442\u043e\u0447\u0435\u0447\u043d\u044b\u0439. Matplotlib \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043e\u0433\u0440\u043e\u043c\u043d\u043e\u0435 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043a, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0434\u043b\u044f \u0442\u043e\u0433\u043e, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043f\u0440\u0438\u0434\u0430\u0442\u044c \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0443 \u0432\u0438\u0434, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0432\u0430\u043c \u043d\u0443\u0436\u0435\u043d: \u0446\u0432\u0435\u0442, \u0442\u043e\u043b\u0449\u0438\u043d\u0430 \u0438 \u0442\u0438\u043f \u043b\u0438\u043d\u0438\u0438, \u0441\u0442\u0438\u043b\u044c \u043b\u0438\u043d\u0438\u0438 \u0438 \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e\u0435 \u0434\u0440\u0443\u0433\u043e\u0435, \u0432\u0441\u0451 \u044d\u0442\u043e \u043c\u044b \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u0432 \u0431\u043b\u0438\u0436\u0430\u0439\u0448\u0438\u0445 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f\u0445.<\/p>\n<p>  <b><font color=\"#3AC1EF\">\u041e\u0441\u0438:<\/font><\/b> \u0432\u0442\u043e\u0440\u044b\u043c, \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u043d\u0435\u043f\u043e\u0441\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e \u0441\u0430\u043c\u043e\u0433\u043e \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0430, \u043f\u043e \u0432\u0430\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u043c \u0444\u0438\u0433\u0443\u0440\u044b \u044f\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u043e\u0441\u0438. \u0414\u043b\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0439 \u043e\u0441\u0438 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0437\u0430\u0434\u0430\u0442\u044c \u043c\u0435\u0442\u043a\u0443 (\u043f\u043e\u0434\u043f\u0438\u0441\u044c), \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u044b\u0435 (major) \u0438 \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 (minor) \u0442\u0438\u043a\u0438, \u0438\u0445 \u043f\u043e\u0434\u043f\u0438\u0441\u0438, \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440 \u0438 \u0442\u043e\u043b\u0449\u0438\u043d\u0443, \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0437\u0430\u0434\u0430\u0442\u044c \u0434\u0438\u0430\u043f\u0430\u0437\u043e\u043d\u044b \u043f\u043e \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0439 \u0438\u0437 \u043e\u0441\u0435\u0439.<\/p>\n<p>  <b><font color=\"#3AC1EF\">\u0421\u0435\u0442\u043a\u0430 \u0438 \u043b\u0435\u0433\u0435\u043d\u0434\u0430:<\/font><\/b> \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u043c\u0438 \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u043c\u0438 \u0444\u0438\u0433\u0443\u0440\u044b, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u043f\u043e\u0432\u044b\u0448\u0430\u044e\u0442 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0430, \u044f\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u0441\u0435\u0442\u043a\u0430 \u0438 \u043b\u0435\u0433\u0435\u043d\u0434\u0430. \u0421\u0435\u0442\u043a\u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u043e\u0439 (major) \u0438 \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 (minor). \u041a\u0430\u0436\u0434\u043e\u043c\u0443 \u0442\u0438\u043f\u0443 \u0441\u0435\u0442\u043a\u0438 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0437\u0430\u0434\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c \u0446\u0432\u0435\u0442, \u0442\u043e\u043b\u0449\u0438\u043d\u0443 \u043b\u0438\u043d\u0438\u0438 \u0438 \u0442\u0438\u043f. \u0414\u043b\u044f \u043e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u0435\u0442\u043a\u0438 \u0438 \u043b\u0435\u0433\u0435\u043d\u0434\u044b \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u044b.<\/p><\/blockquote>\n<p>\u041d\u0438\u0436\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d \u043a\u043e\u0434, \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0433\u043e \u0431\u044b\u043b\u0430 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0430 \u0444\u0438\u0433\u0443\u0440\u0430, \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0451\u043d\u043d\u0430\u044f \u043d\u0430 \u0440\u0438\u0441\u0443\u043d\u043a\u0435:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.ticker import (MultipleLocator, FormatStrFormatter,                                AutoMinorLocator) import numpy as np x = np.linspace(0, 10, 10) y1 = 4*x y2 = [i**2 for i in x]  fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 6))  ax.set_title(\"\u0413\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0438 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439: y1=4*x, y2=x^2\", fontsize=16) ax.set_xlabel(\"x\", fontsize=14)         ax.set_ylabel(\"y1, y2\", fontsize=14) ax.grid(which=\"major\", linewidth=1.2) ax.grid(which=\"minor\", linestyle=\"--\", color=\"gray\", linewidth=0.5) ax.scatter(x, y1, c=\"red\", label=\"y1 = 4*x\") ax.plot(x, y2, label=\"y2 = x^2\") ax.legend()  ax.xaxis.set_minor_locator(AutoMinorLocator()) ax.yaxis.set_minor_locator(AutoMinorLocator()) ax.tick_params(which='major', length=10, width=2) ax.tick_params(which='minor', length=5, width=1)  plt.show() <\/code><\/pre>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/webt\/pe\/0z\/gu\/pe0zgubsq80oo9k2tvjn_37td_c.png\" alt=\"image\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/pe\/0z\/gu\/pe0zgubsq80oo9k2tvjn_37td_c.png\"\/><br \/>  \u041d\u0430 \u044d\u0442\u043e\u043c \u0437\u0430\u043a\u043e\u043d\u0447\u0438\u043c \u043d\u0430\u0448\u0435 \u0431\u0430\u0437\u043e\u0432\u043e\u0435 \u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u043c\u0441\u0442\u0432\u043e \u0441 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0430\u043c\u0438 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 MatplotLib.<\/p>\n<h2><font color=\"#3AC1EF\">\u041f\u043e\u0432\u0435\u0440\u0445\u043d\u043e\u0441\u0442\u043d\u043e\u0435 \u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u043c\u0441\u0442\u0432\u043e \u0441 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u043e\u0439 OpenCV<\/font><\/h2>\n<blockquote><p><b><font color=\"#3AC1EF\">OpenCV<\/font><\/b> \u2014 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u043e\u0432 \u043a\u043e\u043c\u043f\u044c\u044e\u0442\u0435\u0440\u043d\u043e\u0433\u043e \u0437\u0440\u0435\u043d\u0438\u044f, \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0438 \u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u043e\u0432 \u043e\u0431\u0449\u0435\u0433\u043e \u043d\u0430\u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441 \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0442\u044b\u043c \u043a\u043e\u0434\u043e\u043c. \u0420\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0430 \u043d\u0430 C\/C++, \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u0430\u0442\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0434\u043b\u044f Python, Java, Ruby, Matlab, Lua \u0438 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0445 \u044f\u0437\u044b\u043a\u043e\u0432.<\/p><\/blockquote>\n<p><b><font color=\"#3AC1EF\">OpenCV<\/font><\/b> \u0432\u044b\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u043e\u0434 \u043b\u0438\u0446\u0435\u043d\u0437\u0438\u0435\u0439 BSD (\u043b\u0438\u0446\u0435\u043d\u0437\u0438\u044f Berkeley Software Distribution), \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0435\u0451 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0431\u0435\u0441\u043f\u043b\u0430\u0442\u043d\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0432 \u043d\u0430\u0443\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u043a\u043e\u043c\u043c\u0435\u0440\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0446\u0435\u043b\u044f\u0445. OpenCV \u0438\u043c\u0435\u0435\u0442 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0444\u0435\u0439\u0441\u044b C ++, Python \u0438 Java \u0438 \u043f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 Windows, Linux, Mac OS, iOS \u0438 Android. OpenCV \u043f\u0440\u0435\u0434\u043d\u0430\u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0432\u044b\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u0439, \u043e\u0440\u0438\u0435\u043d\u0442\u0438\u0440\u0443\u044f\u0441\u044c \u043d\u0430 \u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438. \u0411\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 \u043d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u043e\u043c C \/ C ++ \u0438 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043f\u0440\u0435\u0438\u043c\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e\u044f\u0434\u0435\u0440\u043d\u043e\u0439 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438. <br \/>  OpenCV \u043f\u0440\u0438\u043d\u044f\u0442 \u0432\u043e \u0432\u0441\u0451\u043c \u043c\u0438\u0440\u0435, \u0441 \u0441\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e\u043c \u0438\u0437 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0447\u0435\u043c 47 000 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0438 \u043e\u0446\u0435\u043d\u043e\u0447\u043d\u043e\u0439 \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043a\u043e\u0439 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 14 \u043c\u0438\u043b\u043b\u0438\u043e\u043d\u043e\u0432. \u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442 \u0434\u0438\u0430\u043f\u0430\u0437\u043e\u043d \u043e\u0442 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438\u0441\u043a\u0443\u0441\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0434\u043e \u0438\u043d\u0441\u043f\u0435\u043a\u0446\u0438\u0438 \u043c\u0438\u043d, \u043e\u043d\u043b\u0430\u0439\u043d-\u043a\u0430\u0440\u0442 \u043c\u043e\u0437\u0430\u0438\u043a\u0438 \u0438\u043b\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0432\u0438\u043d\u0443\u0442\u044b\u0445 \u0440\u043e\u0431\u043e\u0442\u043e\u0432.<\/p>\n<p>  OpenCV \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0432 \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u043c \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438, \u043a\u043e\u043c\u043f\u044c\u044e\u0442\u0435\u0440\u043d\u043e\u0433\u043e \u0437\u0440\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432 \u0432 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0445 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u044f\u0445:<\/p>\n<ul>\n<li>\u0414\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f \u0440\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c.<\/li>\n<li>\u0420\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043b\u0438\u0446.<\/li>\n<li>\u0420\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0436\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432<\/li>\n<li>\u0427\u0435\u043b\u043e\u0432\u0435\u043a\u043e-\u043a\u043e\u043c\u043f\u044c\u044e\u0442\u0435\u0440\u043d\u043e\u0435 \u0432\u0437\u0430\u0438\u043c\u043e\u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0435.<\/li>\n<li>\u0420\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0439.<\/li>\n<li>\u041e\u0442\u0441\u043b\u0435\u0436\u0438\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0434\u0432\u0438\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f.<\/li>\n<li>\u0420\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432.<\/li>\n<li>\u0420\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f.<\/li>\n<li>\u0420\u043e\u0431\u043e\u0442\u044b.<\/li>\n<\/ul>\n<p>  \u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442\u044c OpenCV, \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e \u0432\u0432\u0435\u0441\u0442\u0438 \u0432 \u043a\u043e\u043d\u0441\u043e\u043b\u044c \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u0443:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">pip install opencv-python <\/code><\/pre>\n<p>  \u0414\u043b\u044f \u0442\u043e\u0433\u043e \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u0438\u0442\u044c, \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u043b\u0430\u0441\u044c \u043b\u0438 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430, \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e \u0432 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0435\/\u043a\u043e\u043d\u0441\u043e\u043b\u0438 \u043d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u0442\u044c \u00abpython\u00bb \u0438 \u0432 \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0432\u0448\u0435\u043c\u0441\u044f \u0440\u0435\u0434\u0430\u043a\u0442\u043e\u0440\u0435 \u043d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u0442\u044c \u00abimport cv2\u00bb, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u043e\u0448\u0438\u0431\u043e\u043a\/\u043f\u043e\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u043e\u043a \u043d\u0435 \u0432\u044b\u0432\u0435\u0434\u0435\u0442\u0441\u044f, \u0442\u043e \u044f \u043c\u043e\u0433\u0443 \u0412\u0430\u0441 \u043f\u043e\u0437\u0434\u0440\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c, \u0432\u044b \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u043b\u0438 OpenCV!<\/p>\n<p>  \u0414\u043b\u044f \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0438 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043e\u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043e\u043a\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0441\u0430\u043c\u043e\u0439 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438, \u043d\u0430\u043f\u0438\u0448\u0435\u043c \u043d\u0435\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0439 \u0441\u043a\u0440\u0438\u043f\u0442, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043a \u043a\u0430\u043c\u0435\u0440\u0435 \u0412\u0430\u0448\u0435\u0433\u043e \u043a\u043e\u043c\u043f\u044c\u044e\u0442\u0435\u0440\u0430\/\u043d\u043e\u0443\u0442\u0431\u0443\u043a\u0430 \u0438 \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442 \u043d\u0430 \u044d\u043a\u0440\u0430\u043d \u043f\u043e\u0442\u043e\u043a\u043e\u0432\u043e\u0435 \u0432\u0438\u0434\u0435\u043e \u0441 \u043d\u0435\u0451:<\/p>\n<pre><code class=\"python\"># \u0418\u043c\u043f\u043e\u0440\u0442 import numpy as np import cv2  # \u041f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043d\u0438\u0442\u0435 \u0432 \u043a\u0430\u043c\u0435\u0440\u0443 \u043a\u043e\u043c\u043f\u044c\u044e\u0442\u0435\u0440\u0430, 0: \u043f\u0435\u0440\u0432\u0430\u044f \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u0430\u044f \u043a\u0430\u043c\u0435\u0440\u0430 cap = cv2.VideoCapture(0)  while(True):     # Capture frame-by-frame     ret, frame = cap.read()      # \u041f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0446\u0432\u0435\u0442\u043e\u0432\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0442\u0432\u0430     gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)      # \u041e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f     cv2.imshow('frame', frame)     cv2.imshow('gray',gray)          # \u041a\u043e\u043d\u0435\u0446, \u043a\u043b\u0430\u0432\u0438\u0448\u0430 q     if cv2.waitKey(1) &amp; 0xFF == ord('q'):         break  # \u0417\u0430\u043a\u0440\u043e\u0439\u0442\u0435 \u0432\u044b\u0437\u044b\u0432\u0430\u044e\u0449\u0443\u044e \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0443 \u043a\u0430\u043c\u0435\u0440\u044b \u0438 \u0437\u0430\u043a\u0440\u043e\u0439\u0442\u0435 \u0432\u0441\u0435 \u043e\u043a\u043d\u0430 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 cap.release() cv2.destroyAllWindows() <\/code><\/pre>\n<p>  \u0420\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442 \u0412\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u0438\u0442\u044c, \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u0432 \u044d\u0442\u043e\u0442 \u0441\u043a\u0440\u0438\u043f\u0442 \u0443 \u0441\u0435\u0431\u044f \u043d\u0430 \u043a\u043e\u043c\u043f\u044c\u044e\u0442\u0435\u0440\u0435.<\/p>\n<h3><font color=\"#3AC1EF\">\u258d\u041d\u0435\u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u043e \u043f\u0438\u043a\u0441\u0435\u043b\u0438 \u0438 \u0446\u0432\u0435\u0442\u043e\u0432\u044b\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0442\u0432\u0430<\/font><\/h3>\n<p>  \u041f\u0435\u0440\u0435\u0434 \u0442\u0435\u043c \u043a\u0430\u043a \u043f\u0435\u0440\u0435\u0439\u0442\u0438 \u043a \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u043a\u0435, \u043d\u0430\u043c \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0440\u0430\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u043d\u0435\u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0441 \u0442\u0435\u043e\u0440\u0438\u0435\u0439. \u041a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0435 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u0438\u0442 \u0438\u0437 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0430 \u043f\u0438\u043a\u0441\u0435\u043b\u0435\u0439. \u041f\u0438\u043a\u0441\u0435\u043b\u044c \u2014 \u044d\u0442\u043e \u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0431\u043b\u043e\u043a \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432 \u0432\u0438\u0434\u0435 \u0441\u0435\u0442\u043a\u0438, \u0442\u043e \u043a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u043a\u0432\u0430\u0434\u0440\u0430\u0442 \u0432 \u0441\u0435\u0442\u043a\u0435 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 \u043e\u0434\u0438\u043d \u043f\u0438\u043a\u0441\u0435\u043b\u044c, \u0433\u0434\u0435 \u0442\u043e\u0447\u043a\u0435 \u0441 \u043a\u043e\u043e\u0440\u0434\u0438\u043d\u0430\u0442\u043e\u0439 ( 0, 0 ) \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 \u0432\u0435\u0440\u0445\u043d\u0438\u0439 \u043b\u0435\u0432\u044b\u0439 \u0443\u0433\u043e\u043b \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f. \u041a \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0443, \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u043c, \u0447\u0442\u043e \u0443 \u043d\u0430\u0441 \u0435\u0441\u0442\u044c \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c 400&#215;300 \u043f\u0438\u043a\u0441\u0435\u043b\u0435\u0439. \u042d\u0442\u043e \u043e\u0437\u043d\u0430\u0447\u0430\u0435\u0442, \u0447\u0442\u043e \u043d\u0430\u0448\u0430 \u0441\u0435\u0442\u043a\u0430 \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u0438\u0442 \u0438\u0437 400 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a \u0438 300 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u043e\u0432. \u0412 \u0441\u043e\u0432\u043e\u043a\u0443\u043f\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0432 \u043d\u0430\u0448\u0435\u043c \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0435\u0441\u0442\u044c 400*300 = 120000 \u043f\u0438\u043a\u0441\u0435\u043b\u0435\u0439.<\/p>\n<p>  \u0412 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u0435 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 \u043f\u0438\u043a\u0441\u0435\u043b\u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u044b \u0434\u0432\u0443\u043c\u044f \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u0430\u043c\u0438: \u0432 \u043e\u0442\u0442\u0435\u043d\u043a\u0430\u0445 \u0441\u0435\u0440\u043e\u0433\u043e \u0438 \u0432 \u0446\u0432\u0435\u0442\u043e\u0432\u043e\u043c \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0442\u0432\u0435 RGB. \u0412 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f\u0445 \u0432 \u043e\u0442\u0442\u0435\u043d\u043a\u0430\u0445 \u0441\u0435\u0440\u043e\u0433\u043e \u043a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u043f\u0438\u043a\u0441\u0435\u043b\u044c \u0438\u043c\u0435\u0435\u0442 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 0 \u0438 255, \u0433\u0434\u0435 0 \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 \u0447\u0451\u0440\u043d\u043e\u043c\u0443, \u0430 255 \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 \u0431\u0435\u043b\u043e\u043c\u0443. \u0410 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 0 \u0438 255 \u043f\u0440\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u044e\u0442 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u043e\u0442\u0442\u0435\u043d\u043a\u0438 \u0441\u0435\u0440\u043e\u0433\u043e, \u0433\u0434\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0431\u043b\u0438\u0436\u0435 \u043a 0 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0442\u0451\u043c\u043d\u044b\u0435, \u0430 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0431\u043b\u0438\u0436\u0435 \u043a 255 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0441\u0432\u0435\u0442\u043b\u044b\u0435.<\/p>\n<p>  \u0426\u0432\u0435\u0442\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0438\u043a\u0441\u0435\u043b\u0438 \u043e\u0431\u044b\u0447\u043d\u043e \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u044b \u0432 \u0446\u0432\u0435\u0442\u043e\u0432\u043e\u043c \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0442\u0432\u0435 RGB(red, green, blue \u2014 \u043a\u0440\u0430\u0441\u043d\u044b\u0439, \u0437\u0435\u043b\u0451\u043d\u044b\u0439, \u0441\u0438\u043d\u0438\u0439), \u0433\u0434\u0435 \u043e\u0434\u043d\u043e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0434\u043b\u044f \u043a\u0440\u0430\u0441\u043d\u043e\u0439 \u043a\u043e\u043c\u043f\u043e\u043d\u0435\u043d\u0442\u044b, \u043e\u0434\u043d\u043e \u0434\u043b\u044f \u0437\u0435\u043b\u0451\u043d\u043e\u0439 \u0438 \u043e\u0434\u043d\u043e \u0434\u043b\u044f \u0441\u0438\u043d\u0435\u0439. \u041a\u0430\u0436\u0434\u0430\u044f \u0438\u0437 \u0442\u0440\u0451\u0445 \u043a\u043e\u043c\u043f\u043e\u043d\u0435\u043d\u0442 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0430 \u0446\u0435\u043b\u044b\u043c \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e\u043c \u0432 \u0434\u0438\u0430\u043f\u0430\u0437\u043e\u043d\u0435 \u043e\u0442 0 \u0434\u043e 255 \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0435 \u0443\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u043a\u0430\u043a \u00ab\u043c\u043d\u043e\u0433\u043e\u00bb \u0446\u0432\u0435\u0442\u0430 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442\u0441\u044f. \u0418\u0441\u0445\u043e\u0434\u044f \u0438\u0437 \u0442\u043e\u0433\u043e, \u0447\u0442\u043e \u043a\u0430\u0436\u0434\u0430\u044f \u043a\u043e\u043c\u043f\u043e\u043d\u0435\u043d\u0442\u0430 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0430 \u0432 \u0434\u0438\u0430\u043f\u0430\u0437\u043e\u043d\u0435 [0,255], \u0442\u043e \u0434\u043b\u044f \u0442\u043e\u0433\u043e, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u043d\u0430\u0441\u044b\u0449\u0435\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u0446\u0432\u0435\u0442\u0430, \u043d\u0430\u043c \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e 8-\u0431\u0438\u0442\u043d\u043e\u0433\u043e \u0446\u0435\u043b\u043e\u0433\u043e \u0431\u0435\u0437\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432\u043e\u0433\u043e \u0447\u0438\u0441\u043b\u0430. \u0417\u0430\u0442\u0435\u043c \u043c\u044b \u043e\u0431\u044a\u0435\u0434\u0438\u043d\u044f\u0435\u043c \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432\u0441\u0435\u0445 \u0442\u0440\u0451\u0445 \u043a\u043e\u043c\u043f\u043e\u043d\u0435\u043d\u0442 \u0432 \u043a\u043e\u0440\u0442\u0435\u0436 \u0432\u0438\u0434\u0430 (\u043a\u0440\u0430\u0441\u043d\u044b\u0439, \u0437\u0435\u043b\u0451\u043d\u044b\u0439, \u0441\u0438\u043d\u0438\u0439). \u041a \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0443, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u0431\u0435\u043b\u044b\u0439 \u0446\u0432\u0435\u0442, \u043a\u0430\u0436\u0434\u0430\u044f \u0438\u0437 \u043a\u043e\u043c\u043f\u043e\u043d\u0435\u043d\u0442 \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u0430 \u0440\u0430\u0432\u043d\u044f\u0442\u044c\u0441\u044f 255: (255, 255, 255). \u0422\u043e\u0433\u0434\u0430, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u0447\u0451\u0440\u043d\u044b\u0439 \u0446\u0432\u0435\u0442, \u043a\u0430\u0436\u0434\u0430\u044f \u0438\u0437 \u043a\u043e\u043c\u043f\u043e\u043d\u0435\u043d\u0442 \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u0430 \u0431\u044b\u0442\u044c \u0440\u0430\u0432\u043d\u043e\u0439 0: (0, 0, 0). \u041d\u0438\u0436\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u044b \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0451\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0446\u0432\u0435\u0442\u0430, \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0432 \u0432\u0438\u0434\u0435 RGB \u043a\u043e\u0440\u0442\u0435\u0436\u0435\u0439:<\/p>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w780q1\/webt\/w-\/gt\/ny\/w-gtnyoo2ae1rzkt7dkbh0lwr1k.jpeg\" alt=\"image\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/w-\/gt\/ny\/w-gtnyoo2ae1rzkt7dkbh0lwr1k.jpeg\" data-blurred=\"true\"\/><\/p>\n<h3><font color=\"#3AC1EF\">\u258d \u041e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0446\u0432\u0435\u0442\u043e\u0432\u043e\u0439 \u0441\u0435\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0432 Python<\/font><\/h3>\n<p>  \u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u0437\u0430\u0439\u043c\u0451\u043c\u0441\u044f \u0443\u0436\u0435 \u0447\u0435\u043c-\u043d\u0438\u0431\u0443\u0434\u044c \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043d\u044b\u043c, \u043f\u043e\u043c\u0438\u043c\u043e \u0441\u043a\u0443\u0447\u043d\u043e\u0439 \u0442\u0435\u043e\u0440\u0438\u0438, \u0430 \u0438\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e \u043f\u0440\u0435\u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u043c\u0441\u044f \u0432 \u043e\u043a\u043e\u043d\u0442\u0443\u0440\u0438\u0432\u0430\u043d\u0438\u0438 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e Python \u0438 OpenCV.<\/p>\n<p>  \u041d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0432\u0430\u0436\u043d\u044b\u0445 \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u0438\u0439:  <\/p>\n<blockquote><p><b><font color=\"#3AC1EF\">\u041a\u043e\u043d\u0442\u0443\u0440\u044b <\/font><\/b> \u2014 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0443\u0440\u043e\u043c \u043d\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043a\u0440\u0438\u0432\u0430\u044f, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u043e\u0431\u044a\u0435\u0434\u0438\u043d\u044f\u0435\u0442 \u0432\u0441\u0435 \u043d\u0435\u043f\u0440\u0435\u0440\u044b\u0432\u043d\u044b\u0435 \u0442\u043e\u0447\u043a\u0438 (\u043f\u043e \u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0446\u0435) \u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u0446\u0432\u0435\u0442\u0430 \u0438\u043b\u0438 \u0438\u043d\u0442\u0435\u043d\u0441\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438. \u041a\u043e\u043d\u0442\u0443\u0440\u044b \u044f\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u0432\u0435\u0441\u044c\u043c\u0430 \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u043c\u0438 \u0434\u043b\u044f \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u0444\u043e\u0440\u043c, \u043e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432.<\/p>\n<p>  <b><font color=\"#3AC1EF\">\u041f\u043e\u0440\u043e\u0433\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f<\/font><\/b> \u2014 \u043f\u043e\u0440\u043e\u0433\u043e\u0432\u0430\u044f \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0430 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0442\u043e\u043d\u043e\u0432\u043e\u0433\u043e \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f (\u0432 \u043e\u0442\u0442\u0435\u043d\u043a\u0430\u0445 \u0441\u0435\u0440\u043e\u0433\u043e) \u043f\u0440\u0435\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442 \u0435\u0433\u043e \u0432 \u0431\u0438\u043d\u0430\u0440\u043d\u043e\u0435. \u0412\u044b \u0437\u0430\u0434\u0430\u0451\u0442\u0435 \u043d\u0435\u043a\u043e\u0435 \u043f\u043e\u0440\u043e\u0433\u043e\u0432\u043e\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435, \u0438 \u0432\u0441\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0438\u0436\u0435 \u043f\u043e\u0440\u043e\u0433\u0430 \u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u044f\u0442\u0441\u044f \u0447\u0451\u0440\u043d\u044b\u043c\u0438, \u0430 \u0432\u044b\u0448\u0435 \u2014 \u0431\u0435\u043b\u044b\u043c\u0438.<\/p><\/blockquote>\n<p>\u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u0443 \u0432\u0430\u0441 \u0435\u0441\u0442\u044c \u0432\u0441\u0451 \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e\u0435 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b. \u0417\u043d\u0430\u043a\u043e\u043c\u0441\u0442\u0432\u043e \u0441 \u0446\u0432\u0435\u0442\u043e\u0432\u043e\u0439 \u0441\u0435\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u0435\u0439 \u043c\u044b \u043d\u0430\u0447\u043d\u0451\u043c \u0441 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0430. \u041f\u043e\u0442\u0435\u0440\u043f\u0438\u0442\u0435, \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0441\u0430\u043c\u043e\u0435 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043d\u043e\u0435.<\/p>\n<p>  \u0412\u043e\u0437\u044c\u043c\u0451\u043c \u0432 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0430 \u043a\u0440\u0443\u0433 \u041e\u043c\u0431\u0440\u0435:<\/p>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/webt\/ae\/0m\/xc\/ae0mxcnzqegie2sdcwuxz7o0e54.png\" alt=\"image\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/ae\/0m\/xc\/ae0mxcnzqegie2sdcwuxz7o0e54.png\"\/> <\/p>\n<p>  \u0414\u043b\u044f \u0447\u0435\u0433\u043e? \u0412\u0441\u0451 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e, \u043e\u043d \u043c\u043d\u0435 \u043d\u0440\u0430\u0432\u0438\u0442\u0441\u044f \u0438 \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u043e \u043f\u0440\u0438\u0433\u043e\u0434\u0438\u0442\u0441\u044f \u0432 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0430.<\/p>\n<p>  \u0412 \u043a\u043e\u0434\u0435 \u043d\u0438\u0436\u0435 \u044f \u043f\u043e\u0434\u0435\u043b\u044e \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0435 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0430 17 \u0443\u0440\u043e\u0432\u043d\u0435\u0439 \u0441\u0435\u0440\u043e\u0433\u043e. \u0417\u0430\u0442\u0435\u043c \u0438\u0437\u043c\u0435\u0440\u044e \u043f\u043b\u043e\u0449\u0430\u0434\u044c \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u0443\u0440\u043e\u0432\u043d\u044f \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u043e\u043a\u043e\u043d\u0442\u0443\u0440\u0438\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">import cv2 import numpy as np  def viewImage(image):     cv2.namedWindow(\u2018Display\u2019, cv2.WINDOW_NORMAL)     cv2.imshow(\u2018Display\u2019, image)     cv2.waitKey(0)     cv2.destroyAllWindows()  def grayscale_17_levels (image):     high = 255     while(1):          low = high \u2014 15         col_to_be_changed_low = np.array([low])         col_to_be_changed_high = np.array([high])         curr_mask = cv2.inRange(gray, col_to_be_changed_low,col_to_be_changed_high)         gray[curr_mask > 0] = (high)         high -= 15         if(low == 0 ):             break              image = cv2.imread(\u2018.\/path\/to\/image\u2019) viewImage(image) gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) grayscale_17_levels(gray) viewImage(gray) <\/code><\/pre>\n<p>  \u042d\u0442\u043e \u0436\u0435 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435, \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0451\u043d\u043d\u043e\u0435 \u043d\u0430 17 \u0443\u0440\u043e\u0432\u043d\u0435\u0439 \u0441\u0435\u0440\u043e\u0433\u043e:<\/p>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/webt\/mt\/em\/ui\/mtemuigj7x6ythydgbsqn0yptde.png\" alt=\"image\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/mt\/em\/ui\/mtemuigj7x6ythydgbsqn0yptde.png\"\/><\/p>\n<pre><code class=\"python\">def get_area_of_each_gray_level(im):     ## \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u043a \u043e\u0442\u0442\u0435\u043d\u043a\u0430\u043c \u0441\u0435\u0440\u043e\u0433\u043e (\u043e\u0431\u044f\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0434\u043e \u043e\u043a\u043e\u043d\u0442\u0443\u0440\u0438\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f)      image = cv2.cvtColor(im, cv2.COLOR_BGR2GRAY)     output = []     high = 255     first = True     while(1):         low = high \u2014 15         if(first == False):           # \u0414\u0435\u043b\u0430\u0435\u043c \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432\u044b\u0448\u0435 \u0443\u0440\u043e\u0432\u043d\u044f \u0441\u0435\u0440\u043e\u0433\u043e \u0447\u0451\u0440\u043d\u044b\u043c\u0438. \u0422\u0430\u043a \u043e\u043d\u0438 \u043d\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0443\u0442 \u043e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f          to_be_black_again_low = np.array([high])         to_be_black_again_high = np.array([255])         curr_mask = cv2.inRange(image, to_be_black_again_low,          to_be_black_again_high)         image[curr_mask > 0] = (0)           # \u0414\u0435\u043b\u0430\u0435\u043c \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0443\u0440\u043e\u0432\u043d\u044f \u0431\u0435\u043b\u044b\u043c\u0438. \u0422\u0430\u043a \u043c\u044b \u0440\u0430\u0441\u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0435\u043c \u0438\u0445 \u043f\u043b\u043e\u0449\u0430\u0434\u044c         ret, threshold = cv2.threshold(image, low, 255, 0)         contours, hirerchy = cv2.findContours(threshold,          cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)         if(len(contours) > 0):             output.append([cv2.contourArea(contours[0])])             cv2.drawContours(im, contours, -1, (0,0,255), 3)             high -= 15             first = False         if(low == 0 ):             break     return output <\/code><\/pre>\n<p>  \u0412 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u044f \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u044e \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0448\u043a\u0430\u043b\u044b (\u0438\u043d\u0442\u0435\u043d\u0441\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438) \u0441\u0435\u0440\u043e\u0433\u043e, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0443\u044e \u043f\u043b\u0430\u043d\u0438\u0440\u0443\u044e \u043e\u043a\u043e\u043d\u0442\u0443\u0440\u0438\u0442\u044c (\u0432\u044b\u0434\u0435\u043b\u0438\u0442\u044c). \u0414\u043b\u044f \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u044f \u0437\u0430\u0434\u0430\u044e \u043e\u0434\u0438\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432\u043e\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438\u043d\u0442\u0435\u043d\u0441\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0432\u0441\u0435\u043c \u0443\u0440\u043e\u0432\u043d\u044f\u043c, \u043d\u0430\u0445\u043e\u0434\u044f\u0449\u0438\u043c\u0441\u044f \u0432 \u0434\u0438\u0430\u043f\u0430\u0437\u043e\u043d\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0448\u043a\u0430\u043b\u044b. \u041e\u0441\u0442\u0430\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f \u0438\u043d\u0442\u0435\u043d\u0441\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c (\u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0430\u044f \u0438 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0430\u044f) \u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442\u0441\u044f \u0447\u0451\u0440\u043d\u043e\u0439.<\/p>\n<p>  \u0412\u0442\u043e\u0440\u043e\u0439 \u0448\u0430\u0433 \u2014 \u044d\u0442\u043e \u043f\u043e\u0440\u043e\u0433\u043e\u0432\u0430\u044f \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0430 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f. \u041e\u043d\u0430 \u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0434\u043b\u044f \u0442\u043e\u0433\u043e, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0446\u0432\u0435\u0442, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u044f \u0441\u0435\u0439\u0447\u0430\u0441 \u0431\u0443\u0434\u0443 \u043e\u043a\u043e\u043d\u0442\u0443\u0440\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c, \u0441\u0442\u0430\u043b \u0431\u0435\u043b\u044b\u043c, \u0430 \u0432\u0441\u0451 \u043e\u0441\u0442\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0447\u0430\u0441\u0442\u0438 \u043e\u043a\u0440\u0430\u0441\u0438\u043b\u0438\u0441\u044c \u0432 \u0447\u0451\u0440\u043d\u044b\u0439. \u042d\u0442\u043e\u0442 \u0448\u0430\u0433 \u043c\u0430\u043b\u043e \u0447\u0442\u043e \u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u0442, \u043d\u043e \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0435\u0433\u043e \u043e\u0431\u044f\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e, \u043f\u043e\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0443 \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435 \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e \u043e\u043a\u043e\u043d\u0442\u0443\u0440\u0438\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442 \u043d\u0430 \u0447\u0451\u0440\u043d\u043e-\u0431\u0435\u043b\u044b\u0445 (\u043f\u043e\u0440\u043e\u0433\u043e\u0432\u044b\u0445) \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f\u0445.<\/p>\n<p>  \u0414\u043e \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u043e\u0440\u043e\u0433\u043e\u0432\u043e\u0439 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u043d\u0430\u0448\u0435 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0435\u0442\u044c \u0442\u0430\u043a \u0436\u0435, \u0441 \u0442\u043e\u0439 \u043b\u0438\u0448\u044c \u0440\u0430\u0437\u043d\u0438\u0446\u0435\u0439, \u0447\u0442\u043e \u0431\u0435\u043b\u043e\u0435 \u043a\u043e\u043b\u044c\u0446\u043e \u043e\u043a\u0440\u0430\u0448\u0435\u043d\u043e \u0441\u0435\u0440\u044b\u043c (\u0438\u043d\u0442\u0435\u043d\u0441\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0441\u0435\u0440\u043e\u0433\u043e \u0438\u0437 10-\u0433\u043e \u0443\u0440\u043e\u0432\u043d\u044f (255\u201315*10)).<\/p>\n<p>  \u041f\u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e 10\u2013\u0439 \u0441\u0435\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0441\u0447\u0451\u0442\u0430 \u0435\u0433\u043e \u043f\u043b\u043e\u0449\u0430\u0434\u0438:<\/p>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/webt\/qg\/xu\/el\/qgxueld_ri4s0qdiiz7vd2o2loi.png\" alt=\"image\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/qg\/xu\/el\/qgxueld_ri4s0qdiiz7vd2o2loi.png\"\/><\/p>\n<pre><code class=\"python\">image = cv2.imread(\u2018.\/path\/to\/image\u2019) print(get_area_of_each_gray_level(image)) viewImage(image) <\/code><\/pre>\n<p>  \u041a\u043e\u043d\u0442\u0443\u0440\u044b 17 \u0443\u0440\u043e\u0432\u043d\u0435\u0439 \u0441\u0435\u0440\u043e\u0433\u043e \u0432 \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u043c \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0438:<\/p>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/webt\/st\/ww\/pr\/stwwpr5mwh20mubke4qmhzzxovy.png\" alt=\"image\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/st\/ww\/pr\/stwwpr5mwh20mubke4qmhzzxovy.png\"\/><\/p>\n<p>  \u041c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432 \u0441\u043e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438 \u043f\u043b\u043e\u0449\u0430\u0434\u0435\u0439:<\/p>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w780q1\/webt\/sn\/lo\/or\/snlooraqiagopczilh3bmcvztjc.jpeg\" alt=\"image\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/sn\/lo\/or\/snlooraqiagopczilh3bmcvztjc.jpeg\" data-blurred=\"true\"\/><\/p>\n<p>  \u0422\u0430\u043a \u043c\u044b \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u043c \u043f\u043b\u043e\u0449\u0430\u0434\u0438 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u0443\u0440\u043e\u0432\u043d\u044f \u0441\u0435\u0440\u043e\u0433\u043e.<\/p>\n<h3><font color=\"#3AC1EF\">\u258d \u041e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432<\/font><\/h3>\n<p>  \u0412\u043e\u0437\u044c\u043c\u0451\u043c, \u0432 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0430, \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043e\u0431\u044b\u0447\u043d\u043e\u0433\u043e \u043b\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0430, \u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0432\u043e\u0442 \u0442\u0430\u043a\u043e\u0433\u043e:<\/p>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w780q1\/webt\/n4\/z_\/qr\/n4z_qria6suyykn_5p63hprolnq.jpeg\" alt=\"image\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/n4\/z_\/qr\/n4z_qria6suyykn_5p63hprolnq.jpeg\" data-blurred=\"true\"\/><\/p>\n<p>  \u0417\u0434\u0435\u0441\u044c \u043c\u044b \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u043e\u043a\u043e\u043d\u0442\u0443\u0440\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c \u043b\u0438\u0441\u0442\u043e\u043a. \u0422\u0435\u043a\u0441\u0442\u0443\u0440\u0430 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0435\u0440\u043e\u0432\u043d\u0430\u044f \u0438 \u043d\u0435\u043e\u0434\u043d\u043e\u0440\u043e\u0434\u043d\u0430\u044f. \u041d\u0435\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u044f \u043d\u0430 \u0442\u043e \u0447\u0442\u043e \u043d\u0430 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0435 \u043d\u0435 \u0442\u0430\u043a \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0446\u0432\u0435\u0442\u043e\u0432, \u0438\u043d\u0442\u0435\u043d\u0441\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0437\u0435\u043b\u0451\u043d\u043e\u0433\u043e \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u0442 \u0438 \u0435\u0433\u043e \u044f\u0440\u043a\u043e\u0441\u0442\u044c. \u041f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u044c\u043d\u0435\u0435 \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0443\u043d\u0438\u0444\u0438\u0446\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0437\u0435\u043b\u0451\u043d\u044b\u0439 \u0446\u0432\u0435\u0442 \u0438 \u0441\u0432\u0435\u0441\u0442\u0438 \u0435\u0433\u043e \u043a \u043e\u0434\u043d\u043e\u043c\u0443 \u043e\u0442\u0442\u0435\u043d\u043a\u0443. \u0422\u043e\u0433\u0434\u0430 \u043f\u0440\u0438 \u043e\u043a\u043e\u043d\u0442\u0443\u0440\u0438\u0432\u0430\u043d\u0438\u0438 \u043b\u0438\u0441\u0442 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0435\u0434\u0438\u043d\u044b\u043c \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u043c.  <\/p>\n<blockquote><p><i>\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0447\u0430\u043d\u0438\u0435<\/i>: \u043d\u0438\u0436\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442 \u043e\u043a\u043e\u043d\u0442\u0443\u0440\u0438\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0431\u0435\u0437 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0432\u0430\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f. \u042f \u0445\u043e\u0442\u0435\u043b \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c \u0432\u0430\u043c, \u043a\u0430\u043a \u043d\u0435\u0440\u0430\u0432\u043d\u043e\u043c\u0435\u0440\u043d\u0430\u044f \u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u0430 \u043b\u0438\u0441\u0442\u0430 \u043c\u0435\u0448\u0430\u0435\u0442 OpenCV \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u044c, \u0447\u0442\u043e \u043d\u0430 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0435 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0451\u043d \u043e\u0434\u0438\u043d \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442. \u041e\u043a\u043e\u043d\u0442\u0443\u0440\u0438\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0431\u0435\u0437 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0432\u0430\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438. \u041e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d 531 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0443\u0440: <\/p><\/blockquote>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/webt\/ks\/kv\/y9\/kskvy9xcrtya-ofhsas91mwiqa0.png\" alt=\"image\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/ks\/kv\/y9\/kskvy9xcrtya-ofhsas91mwiqa0.png\"\/><\/p>\n<pre><code class=\"python\">import cv2 import numpy as np  def viewImage(image):     cv2.namedWindow(\u2018Display\u2019, cv2.WINDOW_NORMAL)     cv2.imshow(\u2018Display\u2019, image)     cv2.waitKey(0)     cv2.destroyAllWindows() <\/code><\/pre>\n<p>  \u0414\u043b\u044f \u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0430 \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0438\u0442\u044c HSV-\u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0446\u0432\u0435\u0442\u0430. \u042d\u0442\u043e \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u043f\u0443\u0442\u0451\u043c \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0435\u0433\u043e RGB \u0432 HSV:<\/p>\n<pre><code class=\"python\"># \u041f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u043c HSV-\u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0434\u043b\u044f \u0437\u0435\u043b\u0451\u043d\u043e\u0433\u043e \u0446\u0432\u0435\u0442\u0430  green = np.uint8([[[0, 255, 0 ]]]) green_hsv = cv2.cvtColor(green,cv2.COLOR_BGR2HSV) print( green_hsv) <\/code><\/pre>\n<p>  \u0417\u0435\u043b\u0451\u043d\u044b\u0439 HSV \u0446\u0432\u0435\u0442: [[[60 255 255]]]<\/p>\n<p>  \u041a\u043e\u043d\u0432\u0435\u0440\u0442\u0430\u0446\u0438\u044f \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432 HSV. \u0421 HSV \u043f\u0440\u043e\u0449\u0435 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u043f\u043e\u043b\u043d\u044b\u0439 \u0434\u0438\u0430\u043f\u0430\u0437\u043e\u043d \u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u0446\u0432\u0435\u0442\u0430. H \u0437\u0434\u0435\u0441\u044c \u043e\u0437\u043d\u0430\u0447\u0430\u0435\u0442 Hue (\u0442\u043e\u043d), S \u2014 Saturation (\u043d\u0430\u0441\u044b\u0449\u0435\u043d\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c), \u0430 V \u2014 Value (\u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435). \u041c\u044b \u0443\u0436\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0435\u043c, \u0447\u0442\u043e \u0437\u0435\u043b\u0451\u043d\u044b\u0439 \u0446\u0432\u0435\u0442 \u2014 \u044d\u0442\u043e [60, 255, 255]. \u0412\u0435\u0441\u044c \u0437\u0435\u043b\u0451\u043d\u044b\u0439 \u0446\u0432\u0435\u0442 \u0432 \u043c\u0438\u0440\u0435 \u043d\u0430\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442\u0441\u044f \u0432 \u0434\u0438\u0430\u043f\u0430\u0437\u043e\u043d\u0435 \u0441 [45, 100, 50] \u043f\u043e [75, 255, 255], \u0442\u043e \u0435\u0441\u0442\u044c \u0441 [60\u201315, 100, 50] \u043f\u043e [60+15, 255, 255]. 15 \u2014 \u044d\u0442\u043e \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435.<\/p>\n<p>  \u041c\u044b \u0431\u0435\u0440\u0451\u043c \u044d\u0442\u043e\u0442 \u0434\u0438\u0430\u043f\u0430\u0437\u043e\u043d \u0438 \u043f\u0440\u0435\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u043c \u0435\u0433\u043e \u0432 [75, 255, 200] \u0438\u043b\u0438 \u043b\u044e\u0431\u043e\u0439 \u0434\u0440\u0443\u0433\u043e\u0439 \u0441\u0432\u0435\u0442\u043b\u044b\u0439 \u0446\u0432\u0435\u0442 (\u0442\u0440\u0435\u0442\u044c\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u043e \u0431\u044b\u0442\u044c \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043c). \u041f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u044f\u044f \u0446\u0438\u0444\u0440\u0430 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0441\u043e\u0431\u043e\u0439 \u044f\u0440\u043a\u043e\u0441\u0442\u044c \u0446\u0432\u0435\u0442\u0430 \u2014 \u043a\u0430\u043a \u0440\u0430\u0437 \u0442\u0430 \u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0438\u043d\u0430, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u00ab\u043f\u043e\u043a\u0440\u0430\u0441\u0438\u0442\u00bb \u0434\u0430\u043d\u043d\u0443\u044e \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u044c \u0432 \u0431\u0435\u043b\u044b\u0439 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u043f\u043e\u0440\u043e\u0433\u043e\u0432\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">image = cv2.imread(\u2018.\/path\/to\/image.jpg\u2019)  hsv_img = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV) viewImage(hsv_img) # 1  green_low = np.array([45 , 100, 50] ) green_high = np.array([75, 255, 255]) curr_mask = cv2.inRange(hsv_img, green_low, green_high) hsv_img[curr_mask > 0] = ([75,255,200]) viewImage(hsv_img) # 2  # \u041f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 HSV-\u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u043a \u043e\u0442\u0442\u0435\u043d\u043a\u0430\u043c \u0441\u0435\u0440\u043e\u0433\u043e \u0434\u043b\u044f \u0434\u0430\u043b\u044c\u043d\u0435\u0439\u0448\u0435\u0433\u043e \u043e\u043a\u043e\u043d\u0442\u0443\u0440\u0438\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f RGB_again = cv2.cvtColor(hsv_img, cv2.COLOR_HSV2RGB) gray = cv2.cvtColor(RGB_again, cv2.COLOR_RGB2GRAY) viewImage(gray) # 3  ret, threshold = cv2.threshold(gray, 90, 255, 0) viewImage(threshold) # 4  contours, hierarchy = cv2.findContours(threshold,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) cv2.drawContours(image, contours, -1, (0, 0, 255), 3) viewImage(image) # 5 <\/code><\/pre>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/webt\/pm\/6t\/wc\/pm6twc95oa2gjcvvl2vdi0ogce4.png\" alt=\"image\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/pm\/6t\/wc\/pm6twc95oa2gjcvvl2vdi0ogce4.png\"\/><i><font color=\"#999999\">\u0418\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u043a\u043e\u043d\u0432\u0435\u0440\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0432 HSV<\/font><\/i><\/p>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/webt\/wl\/ak\/oy\/wlakoykptorqbqawe41popsz2mq.png\" alt=\"image\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/wl\/ak\/oy\/wlakoykptorqbqawe41popsz2mq.png\"\/><i><font color=\"#999999\">\u0418\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u043d\u0430\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u043c\u0430\u0441\u043a\u0438 \u0434\u043b\u044f \u0443\u043d\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0446\u0432\u0435\u0442\u0430<\/font><\/i><\/p>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/webt\/uo\/bn\/im\/uobnim7rundt1ilk9e9aidj2e8c.png\" alt=\"image\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/uo\/bn\/im\/uobnim7rundt1ilk9e9aidj2e8c.png\"\/><i><font color=\"#999999\">\u0418\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f HSV \u043a \u043e\u0442\u0442\u0435\u043d\u043a\u0430\u043c \u0441\u0435\u0440\u043e\u0433\u043e<\/font><\/i><\/p>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/webt\/bw\/a3\/lj\/bwa3ljc7kks9gu4rd7iuk9yjfms.png\" alt=\"image\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/bw\/a3\/lj\/bwa3ljc7kks9gu4rd7iuk9yjfms.png\"\/><i><font color=\"#999999\">\u041f\u043e\u0440\u043e\u0433\u043e\u0432\u043e\u0435 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435, \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u0438\u0439 \u044d\u0442\u0430\u043f<\/font><\/i><\/p>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/webt\/nj\/w-\/jo\/njw-jo80wxscimg9pd6jmtx-zxa.png\" alt=\"image\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/nj\/w-\/jo\/njw-jo80wxscimg9pd6jmtx-zxa.png\"\/><i><font color=\"#999999\">\u041a\u043e\u043d\u0435\u0447\u043d\u043e\u0435 \u043e\u043a\u043e\u043d\u0442\u0443\u0440\u0438\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435<\/font><\/i><\/p>\n<p>  \u041d\u0430 \u0437\u0430\u0434\u043d\u0435\u043c \u043f\u043b\u0430\u043d\u0435 \u0432\u0441\u0451 \u0435\u0449\u0451 \u0437\u0430\u043c\u0435\u0442\u043d\u0430 \u043d\u0435\u043e\u0434\u043d\u043e\u0440\u043e\u0434\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c. \u0421 \u044d\u0442\u0438\u043c \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u043e\u043c \u043c\u044b \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0434\u0438\u043c \u0441\u0430\u043c\u044b\u0439 \u043a\u0440\u0443\u043f\u043d\u044b\u0439 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0443\u0440, \u0438 \u044d\u0442\u043e \u2014 \u043a\u043e\u043d\u0435\u0447\u043d\u043e \u0436\u0435, \u043b\u0438\u0441\u0442.<\/p>\n<p>  \u0418\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0443\u0440\u0430 \u043b\u0438\u0441\u0442\u0430 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u0438\u0437 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432\u0430 contours. \u041e\u0442\u0442\u0443\u0434\u0430 \u0436\u0435 \u0431\u0435\u0440\u0451\u043c \u043f\u043b\u043e\u0449\u0430\u0434\u044c \u0438 \u0446\u0435\u043d\u0442\u0440 \u043b\u0438\u0441\u0442\u0430.<\/p>\n<p>  \u041a\u043e\u043d\u0442\u0443\u0440\u044b \u043e\u0431\u043b\u0430\u0434\u0430\u044e\u0442 \u0438 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u043c\u0438 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u0430\u043c\u0438, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0432 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0435: \u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u0442\u0440 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0443\u0440\u0430, \u0432\u044b\u043f\u0443\u043a\u043b\u0430\u044f \u043e\u0431\u043e\u043b\u043e\u0447\u043a\u0430, \u043e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0438\u0432\u0430\u044e\u0449\u0438\u0439 \u043f\u0440\u044f\u043c\u043e\u0443\u0433\u043e\u043b\u044c\u043d\u0438\u043a \u0438 \u0442.\u0434.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">def findGreatesContour(contours):     largest_area = 0     largest_contour_index = -1     i = 0     total_contours = len(contours)     while (i &lt; total_contours ):         area = cv2.contourArea(contours[i])         if(area > largest_area):             largest_area = area             largest_contour_index = i         i+=1          return largest_area, largest_contour_index      # \u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u0446\u0435\u043d\u0442\u0440 \u043a\u043e\u043d\u0442\u0443\u0440\u0430      cnt = contours[13]     M = cv2.moments(cnt)     cX = int(M[\u201cm10\u201d] \/ M[\u201cm00\u201d])     cY = int(M[\u201cm01\u201d] \/ M[\u201cm00\u201d])     largest_area, largest_contour_index = findGreatesContour(contours)     print(largest_area)     print(largest_contour_index)     print(len(contours))     print(cX)     print(cY) <\/code><\/pre>\n<p>  \u0420\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442 \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434\u0430 \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0442\u043e\u0440\u043e\u0432:<\/p>\n<pre><code class=\"python\">278482.5 13 34 482 603 <\/code><\/pre>\n<p>  <\/p>\n<h2><font color=\"#3AC1EF\">\u041d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0438\u0442\u043e\u0433<\/font><\/h2>\n<p>  \u0425\u0443\u0445, \u043c\u044b \u0441 \u0412\u0430\u043c\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0435\u043b\u0430\u043b\u0438 \u043e\u0433\u0440\u043e\u043c\u043d\u0443\u044e \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0443, \u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u043c\u0438\u043b\u0438\u0441\u044c \u0441 \u0442\u0435\u043c, \u0447\u0442\u043e \u0442\u0430\u043a\u043e\u0435 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 NumPy, MatplotLib, \u043f\u043e\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u043b\u0438 \u0441 \u043d\u0438\u043c\u0438, \u043e\u0441\u0432\u043e\u0438\u0432 \u0431\u0430\u0437\u043e\u0432\u044b\u0435 \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438, \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043c\u044b \u0441 \u0412\u0430\u043c\u0438 \u043f\u043e\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u043b\u0438 \u0438 \u00ab\u043f\u043e\u0442\u044b\u043a\u0430\u043b\u0438\u00bb \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0443 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432 \u043a\u043e\u043c\u043f\u044c\u044e\u0442\u0435\u0440\u043d\u043e\u0433\u043e \u0437\u0440\u0435\u043d\u0438\u044f \u2014 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0443 OpenCV, \u0441 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0439 \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c \u0438 \u0432 \u0434\u0430\u043b\u044c\u043d\u0435\u0439\u0448\u0438\u0445 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f\u0445. \u042f \u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u044e, \u0447\u0442\u043e \u043c\u044b \u0441 \u0432\u0430\u043c\u0438, \u043d\u0430\u0447\u0438\u043d\u0430\u044e\u0449\u0438\u043c\u0438 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0430\u0435\u043d\u0442\u0438\u0441\u0442\u0430\u043c\u0438, \u043f\u0440\u043e\u0434\u0435\u043b\u0430\u043b\u0438 \u043a\u043e\u043b\u043e\u0441\u0441\u0430\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0443 \u0438 \u0434\u043e\u0441\u0442\u043e\u0439\u043d\u044b \u0430\u043f\u043b\u043e\u0434\u0438\u0441\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0447\u0442\u043e-\u0442\u043e \u043e\u0441\u0442\u0430\u043b\u043e\u0441\u044c \u043d\u0435\u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u043d\u043e, \u0442\u043e \u044f \u0432\u044b\u043b\u043e\u0436\u0443 \u0432\u0435\u0441\u044c \u043a\u043e\u0434 \u0432 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442\u0435 Jupyter Notebook \u0438 \u043e\u0431\u044b\u0447\u043d\u043e\u0433\u043e Python \u0444\u0430\u0439\u043b\u0430 \u0443 \u0441\u0435\u0431\u044f \u043d\u0430 <a href=\"https:\/\/github.com\/VolinNilov\/second_article\">GitHub<\/a>, \u0441\u043a\u0430\u0447\u0430\u0439\u0442\u0435 \u043f\u043e\u043d\u0440\u0430\u0432\u0438\u0432\u0448\u0438\u0439\u0441\u044f \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442 \u0444\u0430\u0439\u043b\u0430 \u0438 \u00ab\u043f\u043e\u0442\u044b\u043a\u0430\u0439\u0442\u0435\u00bb \u0435\u0433\u043e, \u043f\u0440\u043e\u0439\u0434\u0438\u0442\u0435 \u043f\u043e \u043d\u0435\u043c\u0443 \u0435\u0449\u0451 \u0440\u0430\u0437 \u0438 \u044f \u0443\u0432\u0435\u0440\u0435\u043d, \u0447\u0442\u043e \u0432\u0441\u0451 \u0441\u0440\u0430\u0437\u0443 \u0441\u0442\u0430\u043d\u0435\u0442 \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u043d\u043e!<\/p>\n<p>  <a href=\"http:\/\/ruvds.com\/ru-rub?utm_source=habr&amp;utm_medium=article&amp;utm_campaign=VolinNilov&amp;utm_content=#2_nejronnye_seti_dlya_nachinayushhix._numpy._matplotlib._operacii_s_izobrazheniyami_v_opencv\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/webt\/sz\/7j\/pf\/sz7jpfj8i1pa6ocj-eia09dev4q.png\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/sz\/7j\/pf\/sz7jpfj8i1pa6ocj-eia09dev4q.png\"\/><\/a><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<div class=\"v-portal\" style=\"display:none;\"><\/div>\n<\/div>\n<p> <!----> <!----><br \/> \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/ruvds\/blog\/682462\/\"> https:\/\/habr.com\/ru\/company\/ruvds\/blog\/682462\/<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<div><\/div>\n<div id=\"post-content-body\">\n<div>\n<div class=\"article-formatted-body article-formatted-body article-formatted-body_version-1\">\n<div xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/1999\/xhtml\"><a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/ruvds\/blog\/682462\/\"><\/p>\n<div style=\"text-align:center;\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/r\/w1560\/webt\/wv\/5p\/is\/wv5pisjzkh1s0qyzmqii18w2jxa.png\" data-src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/wv\/5p\/is\/wv5pisjzkh1s0qyzmqii18w2jxa.png\"\/><\/div>\n<p><\/a><br \/>  \u042d\u0442\u043e \u0432\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f \u0438\u0437 \u0441\u0435\u0440\u0438\u0438 \u0432\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432 \u00ab\u041d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0435\u0442\u0438 \u0434\u043b\u044f \u043d\u0430\u0447\u0438\u043d\u0430\u044e\u0449\u0438\u0445\u00bb. \u0417\u0434\u0435\u0441\u044c \u0438 \u0434\u0430\u043b\u0435\u0435 \u043c\u044b \u043f\u043e\u0441\u0442\u0430\u0440\u0430\u0435\u043c\u0441\u044f \u0440\u0430\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0441 \u0442\u0430\u043a\u0438\u043c \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u0438\u0435\u043c \u2014 \u043a\u0430\u043a \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0430 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043d\u0430 \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u043a\u0435 \u0440\u0435\u0448\u0438\u043c \u043f\u0430\u0440\u0443 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u044b\u0445 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447. \u041f\u0440\u0435\u0434\u044b\u0434\u0443\u0449\u0430\u044f \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f \u2014 <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/ruvds\/blog\/679988\/\">#1 \u041d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0435\u0442\u0438 \u0434\u043b\u044f \u043d\u0430\u0447\u0438\u043d\u0430\u044e\u0449\u0438\u0445. \u0420\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0418\u0440\u0438\u0441\u043e\u0432 \u0424\u0438\u0448\u0435\u0440\u0430<\/a>  <\/p>\n<blockquote><p><i>\u041c\u0430\u043b\u0435\u043d\u044c\u043a\u0438\u0439 \u0441\u043e\u0432\u0435\u0442 \u0438\u0437 \u0431\u0443\u0434\u0443\u0449\u0435\u0433\u043e: \u00ab\u0412 \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0443\u0442 \u0437\u0430\u0442\u0440\u043e\u043d\u0443\u0442\u044b \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u0438\u044f, \u043e \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u044f \u043f\u0438\u0441\u0430\u043b \u0440\u0430\u043d\u044c\u0448\u0435, \u0442\u0430\u043a \u0447\u0442\u043e \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u044f \u0442\u0435\u043c\u044b, \u0441\u043e\u0432\u0435\u0442\u0443\u044e \u043f\u0440\u043e\u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u044c \u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u044b\u0434\u0443\u0449\u0443\u044e \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044e\u00bb<\/i><\/p><\/blockquote>\n<p>\u041d\u0430 \u0441\u0430\u043c\u043e\u043c \u0434\u0435\u043b\u0435, \u043d\u0430 \u0445\u0430\u0431\u0440\u0435 \u0431\u044b\u043b\u043e \u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043f\u0443\u0431\u043b\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0439 \u043f\u043e \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0442\u0435\u043c\u0435, \u043d\u043e \u0432\u0441\u0435 \u043e\u043d\u0438 \u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u044f\u0442 \u043e \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0445 \u0432\u0435\u0449\u0430\u0445. \u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0440\u0430\u0437\u0431\u0435\u0440\u0451\u043c\u0441\u044f \u0438 \u0441\u043e\u0431\u0435\u0440\u0451\u043c \u0432\u0441\u0451 \u0432 \u043e\u0434\u043d\u0443 \u043a\u0443\u0447\u043a\u0443, \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0446\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u044f \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u044b \u043c\u0438\u0440\u0430.  <\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[],"tags":[],"class_list":["post-337137","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/337137","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=337137"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/337137\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=337137"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=337137"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=337137"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}