使用Seaborn绘制评分、评分人数和价格之间的相关系数图

可以使用以下代码来绘制评分、评分人数和价格之间的相关系数图：

import pandas as pd
import seaborn as sns

data = pd.read_excel('hotel.xlsx')

sns.pairplot(data[['评分', '评分人数', '价格']])
plt.show()

这将读取数据并使用seaborn.pairplot()函数绘制评分、评分人数和价格之间的相关系数图。最后使用plt.show()函数显示图形。

绘制酒店名字的词云图

可以使用以下代码来绘制酒店名字的词云图：

import pandas as pd
import jieba
from wordcloud import WordCloud

data = pd.read_excel('hotel.xlsx')
names = ' '.join(data['酒店名称'].tolist())
names_cut = ' '.join(jieba.cut(names))

wc = WordCloud(background_color='white', width=800, height=600)
wc.generate(names_cut)
wc.to_file('hotel_names.png')

这将读取数据并使用jieba.cut()函数对酒店名字进行分词。然后，使用WordCloud()函数创建词云图，并使用其他参数来设置背景颜色、宽度和高度。最后使用wc.to_file()函数将词云图保存到文件中。

使用OpenCV实现人脸检测并标记

以下代码使用OpenCV实现对图像进行人脸检测并做标记：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('my_photo.jpg')

# 创建分类器对象，加载人脸检测模型
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')

# 将图像转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 对灰度图像进行人脸检测
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30))

# 标记检测到的人脸
for (x, y, w, h) in faces:
    cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)

# 显示标记后的图像
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这段代码使用OpenCV加载了人脸检测模型，并将读取的图像转换为灰度图像。然后通过调用detectMultiScale()函数对灰度图像进行人脸检测，并将检测到的人脸用矩形进行标记。最后使用imshow()函数显示标记后的图像。