2019-12-05 12:19:44

docs/135.md

@@ -10,7 +10,7 @@
 
 
 
-人脸检测看似简单，但事实并非如此。 是一项能够根据图像或视频帧识别和验证人员的技术。 在某种程度上类似于指纹或眼睛虹膜识别系统。
+人脸检测看似简单，但事实并非如此。 是一项能够根据图像或视频帧识别和验证人员的技术。 在某种程度上类似于指纹或眼睛鸢尾花识别系统。
 
 ## Python 人脸检测
 

docs/71.md

@@ -4,13 +4,13 @@
 
 列表框显示选项列表。 然后，您可以单击任何这些选项。 默认情况下，它不会执行任何操作，但是您可以将其链接到回调函数或单击按钮。
 
-要添加新项目，可以使用 insert（）方法。 这接受单个参数或项目列表。
+要添加新项目，可以使用`insert()`方法。 这接受单个参数或项目列表。
 
 
 
 ### Tkinter 列表框
 
-如果您有多个项目，则可以使用列表框。 下面的 tkinter 列表框示例显示了不同的项目。 这是一个交互式程序，您可以单击并更改值。
+如果您有多个项目，则可以使用列表框。 下面的 Tkinter 列表框示例显示了不同的项目。 这是一个交互式程序，您可以单击并更改值。
 
 这不是组合框，请参见下面的屏幕截图。
 

docs/72.md

@@ -4,7 +4,7 @@
 
 消息框是一个显示消息的小弹出窗口。 有时它伴随着一个图标。 几乎所有时间，它都会中断用户的操作。
 
-下面的示例向您展示如何使用 tkinter 创建和使用消息框。 此处显示的代码适用于 Python 3.x 和更高版本。 较旧的 Python 导入和使用 tkinter 的方式有所不同。
+下面的示例向您展示如何使用 Tkinter 创建和使用消息框。 此处显示的代码适用于 Python 3.x 和更高版本。 较旧的 Python 导入和使用 Tkinter 的方式有所不同。
 
 
 

docs/73.md

@@ -2,7 +2,7 @@
 
 > 原文： [https://pythonbasics.org/tkinter_radiobutton/](https://pythonbasics.org/tkinter_radiobutton/)
 
-单选按钮使您可以从各种项目中进行选择。 它们是默认 tk 模块的一部分。 与复选框不同，tkinter 仅允许您选择一个选项。
+单选按钮使您可以从各种项目中进行选择。 它们是默认 TK 模块的一部分。 与复选框不同，Tkinter 仅允许您选择一个选项。
 
 您可以通过为单选按钮添加与参数相同的变量来实现。 如果单击单选按钮，则可以调用回调函数。
 
@@ -12,9 +12,9 @@
 
 ### Tkinter 单选按钮
 
-下面的程序使用方法 Radiobutton 创建 3 个单选按钮。 它添加了一个窗口作为参数，文本，与之连接的变量以及回调函数。
+下面的程序使用方法`Radiobutton`创建 3 个单选按钮。 它添加了一个窗口作为参数，文本，与之连接的变量以及回调函数。
 
-为了使它起作用，所有单选按钮都需要链接到相同的变量，在此示例中为 var。
+为了使它起作用，所有单选按钮都需要链接到相同的变量，在此示例中为`var`。
 
 ```py
 #!/usr/bin/env python

docs/74.md

@@ -4,7 +4,7 @@
 
 您可以在窗口中添加刻度或滑块。 您可能通过音量控制对此很熟悉。 它可以是水平滑块或垂直滑块。
 
-比例尺具有您可以定义的最小值和最大值。 您可以设置移动滑块时调用的回调函数。
+刻度具有您可以定义的最小值和最大值。 您可以设置移动滑块时调用的回调函数。
 
 
 
@@ -12,9 +12,9 @@
 
 ### Tkinter 刻度
 
-下面的 tkinter 程序将创建一个比例。 您可以定义最小值（from_）和最大值（to）。 要更改其方向，请更改 orient 参数。
+下面的 Tkinter 程序将创建一个刻度。 您可以定义最小值（`from_`）和最大值（`to`）。 要更改其方向，请更改`orient`参数。
 
-tickinterval 是您要设置的（如果不同于）。 您还可以设置其长度。
+`tickinterval`是您要设置的（如果不同于）。 您还可以设置其长度。
 
 ```py
 #!/usr/bin/env python

docs/76.md

@@ -2,7 +2,7 @@
 
 > 原文： [https://pythonbasics.org/matplotlib-bar-chart/](https://pythonbasics.org/matplotlib-bar-chart/)
 
-条形图可以使用 matplotlib 制作。 您可以创建各种颜色，位置，方向等变化的变体。 那么什么是 matplotlib？
+条形图可以使用 Matplotlib 制作。 您可以创建各种颜色，位置，方向等变化的变体。 那么什么是 Matplotlib？
 
 Matplotlib 是一个 Python 模块，可让您绘制各种图表。 条形图是可以绘制的图表类型之一。 条形图有许多不同的变体。
 
@@ -12,8 +12,7 @@ Matplotlib 是一个 Python 模块，可让您绘制各种图表。 条形图是
 
 ### 条形图
 
-bar（）方法创建一个条形图。 那么您如何使用它呢？
-下面的程序创建一个条形图。 我们向它提供水平和垂直（数据）数据。
+`bar()`方法创建一个条形图。 那么您如何使用它呢？下面的程序创建一个条形图。 我们向它提供水平和垂直（数据）数据。
 
 ```py
 #!/usr/bin/python3
@@ -32,8 +31,7 @@ plt.show()
 
 ### 绘图颜色
 
-您可以更改条形图的颜色。 为此，只需添加 color 参数。
-可以将参数设置为英语颜色定义，例如“红色”。
+您可以更改条形图的颜色。 为此，只需添加`color`参数。可以将参数设置为英语颜色定义，例如`'red'`。
 
 例：
 
@@ -55,7 +53,7 @@ plt.show()
 
 ### 网格线
 
-如果需要网格线，则可以这样做。 添加具有颜色，线型，宽度和轴的函数.grid（）。 （可选）您可以添加一个 alpha 值。
+如果需要网格线，则可以这样做。 函数`.grid()`具有颜色，线型，宽度和轴。 （可选）您可以添加一个`alpha`值。
 
 像这样的代码：
 
@@ -106,7 +104,7 @@ plt.show()
 
 您可以在一个图中绘制多个条形图。 需要多个条形图？
 
-下面的代码通过两次调用该方法来添加两个 bar 字符。 指定了宽度参数。
+下面的代码通过两次调用该方法来添加两个`bar`绘图。 指定了宽度参数。
 
 ```py
 import numpy as np

docs/77.md

@@ -2,7 +2,7 @@
 
 > 原文： [https://pythonbasics.org/matplotlib-line-chart/](https://pythonbasics.org/matplotlib-line-chart/)
 
-折线图使用 matplotlib 开箱即用。 折线图中可以包含多条折线，更改颜色，更改折线类型等等。
+折线图使用 Matplotlib 开箱即用。 折线图中可以包含多条折线，更改颜色，更改折线类型等等。
 
 Matplotlib 是用于绘图的 Python 模块。 折线图是它可以创建的多种图表类型之一。
 
@@ -12,8 +12,8 @@ Matplotlib 是用于绘图的 Python 模块。 折线图是它可以创建的多
 
 ### 折线图
 
-首先导入 matplotlib 和 numpy，它们对于制图非常有用。
-您可以使用 plot（x，y）方法创建折线图。
+首先导入`matplotlib`和`numpy`，它们对于制图非常有用。
+您可以使用`plot(x, y)`方法创建折线图。
 
 ```py
 import matplotlib.pyplot as plt
@@ -32,7 +32,7 @@ plt.show()
 
 ### 曲线
 
-plot（）方法也适用于其他类型的折线图。 不需要是直线，y 可以具有任何类型的值。
+`plot()`方法也适用于其他类型的折线图。 不需要是直线，`y`可以具有任何类型的值。
 
 ```py
 import matplotlib.pyplot as plt
@@ -52,7 +52,7 @@ plt.show()
 
 ### 带有标签的直线
 
-要知道您在看什么，您需要元数据。 标签是一种元数据。 它们显示图表的内容。 图表具有 x 标签，y 标签和标题。
+要知道您在看什么，您需要元数据。 标签是一种元数据。 它们显示图表的内容。 图表具有`x`标签，`y`标签和标题。
 
 ```py
 import matplotlib.pyplot as plt
@@ -77,7 +77,7 @@ plt.show()
 
 ### 多个直线
 
-绘图中可以有多条线。 要添加另一行，只需再次调用 plot（x，y）函数。 在下面的示例中，我们在图表上绘制了 y（y1，y2）的两个不同值。
+绘图中可以有多条线。 要添加另一行，只需再次调用`plot(x, y)`函数。 在下面的示例中，我们在图表上绘制了`y(y1, y2)`的两个不同值。
 
 ```py
 import matplotlib.pyplot as plt
@@ -103,7 +103,7 @@ plt.show()
 
 ### 虚线
 
-线可以是点的形式，如下图所示。 而不是调用 plot（x，y）调用 scatter（x，y）方法。 scatter（x，y）方法还可以用于（随机）将点绘制到图表上。
+线可以是点的形式，如下图所示。 调用`scatter(x, y)`方法而不是调用`plot(x, y)`。`scatter(x, y)`方法还可以用于（随机）将点绘制到图表上。
 
 ```py
 import matplotlib.pyplot as plt
@@ -129,7 +129,7 @@ plt.show()
 
 ### 直线刻度
 
-您可以更改绘图上的刻度。 将它们设置在 x 轴，y 轴上，甚至更改其颜色。 这条线可以更粗并且具有 alpha 值。
+您可以更改绘图上的刻度。 将它们设置在`x`轴，`y`轴上，甚至更改其颜色。 这条线可以更粗并且具有`alpha`值。
 
 ```py
 import matplotlib.pyplot as plt
@@ -164,7 +164,7 @@ plt.show()
 
 ### 渐近线
 
-可以将渐近线添加到该图。 为此，请使用 plt.annotate（）。 在下面的图中还有一条虚线。 您可以试一下代码以查看其工作原理。
+可以将渐近线添加到该图。 为此，请使用`plt.annotate()`。 在下面的图中还有一条虚线。 您可以试一下代码以查看其工作原理。
 
 ```py
 import matplotlib.pyplot as plt
@@ -218,7 +218,7 @@ plt.show()
 
 ### 带有文字刻度的直线
 
-不一定是数字刻度。 秤也可以包含文字，例如以下示例。 在 plt.yticks（）中，我们只传递一个带有文本值的列表。 然后将这些值显示在 y 轴上。
+不一定是数字刻度。 秤也可以包含文字，例如以下示例。 在`plt.yticks()`中，我们只传递一个带有文本值的列表。 然后将这些值显示在`y`轴上。
 
 ```py
 import matplotlib.pyplot as plt

docs/78.md

-# Seaborn `distplot`
+# Seaborn 分布图
 
 > 原文： [https://pythonbasics.org/seaborn-distplot/](https://pythonbasics.org/seaborn-distplot/)
 
-通过 Seaborn distplot，您可以显示带有线条的直方图。 这可以以各种变化形式显示。 我们将 seaborn 与 Python 绘图模块 matplotlib 结合使用。
+通过 Seaborn 分布图，您可以显示带有线条的直方图。 这可以以各种变化形式显示。 我们将 Seaborn 与 Python 绘图模块 Matplotlib 结合使用。
 
-分布图绘制观测值的单变量分布。 distplot（）函数将 matplotlib hist 函数与 seaborn kdeplot（）和 rugplot（）函数结合在一起。
+分布图绘制观测值的单变量分布。 `distplot()`函数将 Matplotlib `hist`函数与 Seaborn `kdeplot()`和`rugplot()`函数结合在一起。
 
 
 
 ## 示例
 
-### `distplot`示例
+### 分布图示例
 
-下图显示了一个简单的分布。 它使用 random.randn（）创建随机值。
-如果您也手动定义值，它将起作用。
+下图显示了一个简单的分布。 它使用`random.randn()`创建随机值。如果您也手动定义值，它将起作用。
 
 ```py
 import matplotlib.pyplot as plt
@@ -28,11 +27,11 @@ plt.show()
 
 ![seaborn distplot](img/a7ac1d44dbcb12e214dcd437f4f170f3.jpg)
 
-### `distplot`示例
+### 分布图示例
 
-您可以显示 distplot 的各种变化。 我们使用 pylab 模块中的 subplot（）方法来一次显示 4 种变化。
+您可以显示分布图的各种变化。 我们使用`pylab`模块中的`subplot()`方法来一次显示 4 种变化。
 
-通过更改 distplot（）方法中的参数，您可以创建完全不同的视图。 您可以使用这些参数来更改颜色，方向等。
+通过更改`distplot()`方法中的参数，您可以创建完全不同的视图。 您可以使用这些参数来更改颜色，方向等。
 
 ```py
 import matplotlib.pyplot as plt
@@ -64,8 +63,7 @@ plt.show()
 
 ### Seaborn 分布
 
-您也可以在直方图中显示 seaborn 的标准数据集。
-这是一个很大的数据集，因此仅占用一列。
+您也可以在直方图中显示 Seaborn 的标准数据集。这是一个很大的数据集，因此仅占用一列。
 
 ```py
 import matplotlib.pyplot as plt
@@ -80,10 +78,9 @@ plt.show()
 
 ![seaborn distplot example](img/517deda3749905c02bf0cde152465323.jpg)
 
-### `distplot`容器
+### 分布图容器
 
-如果您想更改垃圾桶的数量或隐藏行，也可以。
-当调用方法 distplot9）时，您可以传递箱数并告诉线（kde）不可见。
+如果您想更改桶的数量或隐藏行，也可以。当调用方法`distplot()`时，您可以传递箱数并告诉直线（kde）不可见。
 
 ```py
 import matplotlib.pyplot as plt
@@ -100,7 +97,7 @@ plt.show()
 
 ### Seaborn 不同的绘图
 
-下面的示例显示了其他一些分布图示例。 您通过 grid（True）方法调用激活了一个网格。
+下面的示例显示了其他一些分布图示例。 您通过`grid(True)`方法调用激活了一个网格。
 
 ```py
 import matplotlib.pyplot as plt

docs/79.md

@@ -2,9 +2,9 @@
 
 > 原文： [https://pythonbasics.org/seaborn_barplot/](https://pythonbasics.org/seaborn_barplot/)
 
-Seaborn 支持多种类型的条形图。 我们将 seaborn 与 matplotlib 结合起来演示了几个绘图。
+Seaborn 支持多种类型的条形图。 我们将 Seaborn 与 Matplotlib 结合起来演示了几个绘图。
 
-Seaborn（titanic 和其他）包含几个数据集，但这只是一个演示。 您可以将任何类型的数据传递到绘图。
+Seaborn 包含几个数据集（titanic 和其他），但这只是一个演示。 您可以将任何类型的数据传递到绘图。
 
 
 
@@ -14,7 +14,7 @@ Seaborn（titanic 和其他）包含几个数据集，但这只是一个演示
 
 用`barplot()`方法创建一个条形图。 下面的条形图根据类别显示了泰坦尼克号撞车事故的幸存者。 您会看到这些条形图随着船沉没而下降:)
 
-调色板参数定义了要使用的颜色，当前使用的是“ hls”，但可以使用任何调色板。
+调色板参数定义了要使用的颜色，当前使用的是`"hls"`，但可以使用任何调色板。
 
 ```py
 import numpy as np
@@ -100,8 +100,7 @@ plt.show()
 
 ### 计数图
 
-可以将计数图视为跨类别变量的直方图。
-下面的示例演示了计数图。
+可以将计数图视为跨类别变量的直方图。下面的示例演示了计数图。
 
 ```py
 import numpy as np

docs/80.md

-# Seaborn 箱线图
+# Seaborn 箱形图
 
 > 原文： [https://pythonbasics.org/seaborn_boxplot/](https://pythonbasics.org/seaborn_boxplot/)
 
-seaborn 箱形图是一个非常基本的图，Boxplots 用于可视化分布。
+Seaborn 箱形图是一个非常基本的图，箱形图用于可视化分布。
 当您要比较两组之间的数据时，这很有用。
 
-有时将箱线图称为箱须图。 任何框均显示数据集的四分位数，而晶须延伸以显示其余分布。
+有时将箱形图称为箱须图。 任何框均显示数据集的四分位数，而晶须延伸以显示其余分布。
 
 
 
-## 箱线图示例
+## 箱形图示例
 
-### 箱线图
+### 箱形图
 
-箱线图用`boxplot()`方法处理。 下面的示例加载鸢尾花数据集。 然后，所显示的箱线图显示了最小，最大，第一四分位数和第三四分位数。
+箱形图用`boxplot()`方法处理。 下面的示例加载鸢尾花数据集。 然后，所显示的箱形图显示了最小，最大，第一四分位数和第三四分位数。
 
 ```py
 
@@ -30,10 +30,9 @@ plt.show()
 
 ![boxplot](img/c9b1087694d000a610185c965cc39375.jpg)
 
-### 水平箱线图
+### 水平箱形图
 
-箱线图可以是水平图。 下例显示了水平方向的箱线图。
-我们再次使用虹膜数据集。 显示的颜色是默认颜色，但是它们是可配置的。
+箱形图可以是水平图。 下例显示了水平方向的箱形图。我们再次使用鸢尾花数据集。 显示的颜色是默认颜色，但是它们是可配置的。
 
 ```py
 
@@ -50,9 +49,9 @@ plt.show()
 
 ![boxplot horizontal](img/82096cc9222262b931bc39f3ae123fa0.jpg)
 
-### 箱线图颜色
+### 箱形图颜色
 
-箱线图颜色图颜色是可配置的。 您可以通过传递调色板参数来实现。 有各种各样的调色板，调色板“蓝色”是各种各样的蓝色。
+箱形图颜色图颜色是可配置的。 您可以通过传递调色板参数来实现。 有各种各样的调色板，调色板`"Blues"`是各种各样的蓝色。
 
 ```py
 
@@ -69,9 +68,9 @@ plt.show()
 
 ![boxplot colors](img/d545576b02a082b367909f9271020d5f.jpg)
 
-### 多重箱线图
+### 多重箱形图
 
-箱线图多重绘图以默认颜色显示法线方向上的集合。
+箱形图多重绘图以默认颜色显示法线方向上的集合。
 
 ```py
 
@@ -90,7 +89,7 @@ plt.show()
 
 ### 箱形图的大小
 
-各个箱形图的大小可以通过 width 参数进行更改。 默认宽度为 1，因此任何较小的值都会为框创建较小的宽度。
+各个箱形图的大小可以通过`width`参数进行更改。 默认宽度为 1，因此任何较小的值都会为框创建较小的宽度。
 
 ```py