1、方法：使用python opencv返回点集cnt的最小外接矩形，所用函数为 cv2.minAreaRect(cnt) ，cnt是点集数组或向量（里面存放的是点的坐标），并且这个点集中的元素不定个数。2、举例说明：画一个任意四边形（任意多边形都可以）的最小外接矩形，那么点集cnt 存放的就是该四边形的4个顶点坐标（点集里面有4个点）cnt = np.array([[x1,y...

使用df.dropDataFrame.drop(labels=None, axis=0, index=None, columns=None, level=None, inplace=False, errors=‘raise’)1、labels：要删除的标签，一个或者多个(以list形式)；2、axis：指定哪一个轴，=0删除行，=1删除列；3、columns：指定某一列或者多列(以list形式)；

CART，分类回归树，是几乎所有复杂决策树算法的基础。下面简单介绍其算法原理。

我们在读取csv文件的时候，有的时候可能没有表头，或者想换一个表头，该怎么操作？df = pd.read_csv('data.csv', sep='\t',header=None, names=['var_code','var_name','var_desc'])```

使用df.dropDataFrame.drop(labels=None, axis=0, index=None, columns=None, level=None, inplace=False, errors=‘raise’)1、labels：要删除的标签，一个或者多个(以list形式)；2、axis：指定哪一个轴，=0删除行，=1删除列；3、columns：指定某一列或者多列(以list形式)；