python函數(shù)圖像包 python 圖算法包

python基礎(chǔ):數(shù)據(jù)分析常用包

1. Numpy

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Python沒有提供數(shù)組功能，Numpy可以提供數(shù)組支持以及相應(yīng)的高效處理函數(shù)，是Python數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)，也是SciPy、Pandas等數(shù)據(jù)處理和科學(xué)計(jì)算庫(kù)最基本的函數(shù)功能庫(kù)，且其數(shù)據(jù)類型對(duì)Python數(shù)據(jù)分析十分有用。

2. Pandas

Pandas是Python強(qiáng)大、靈活的數(shù)據(jù)分析和探索工具，包含Series、DataFrame等高級(jí)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和工具，安裝Pandas可使Python中處理數(shù)據(jù)非常快速和簡(jiǎn)單。

3. SciPy

SciPy是一組專門解決科學(xué)計(jì)算中各種標(biāo)準(zhǔn)問(wèn)題域的包的集合，包含的功能有最優(yōu)化、線性代數(shù)、積分、插值、擬合、特殊函數(shù)、快速傅里葉變換、信號(hào)處理和圖像處理、常微分方程求解和其他科學(xué)與工程中常用的計(jì)算等，這些對(duì)數(shù)據(jù)分析和挖掘十分有用。

4. Matplotlib

Matplotlib是強(qiáng)大的數(shù)據(jù)可視化工具和作圖庫(kù)，是主要用于繪制數(shù)據(jù)圖表的Python庫(kù)，提供了繪制各類可視化圖形的命令字庫(kù)、簡(jiǎn)單的接口，可以方便用戶輕松掌握?qǐng)D形的格式，繪制各類可視化圖形。

5. Scikit-Learn

Scikit-Learn是Python常用的機(jī)器學(xué)習(xí)工具包，提供了完善的機(jī)器學(xué)習(xí)工具箱，支持?jǐn)?shù)據(jù)預(yù)處理、分類、回歸、聚類、預(yù)測(cè)和模型分析等強(qiáng)大機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)，其依賴于Numpy、Scipy和Matplotlib等。

6. Keras

Keras是深度學(xué)習(xí)庫(kù)，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)模型，基于Theano之上，依賴于Numpy和Scipy，利用它可以搭建普通的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和各種深度學(xué)習(xí)模型，如語(yǔ)言處理、圖像識(shí)別、自編碼器、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遞歸審計(jì)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。

7. Gensim

Gensim是用來(lái)做文本主題模型的庫(kù)，常用于處理語(yǔ)言方面的任務(wù)，支持TF-IDF、LSA、LDA和Word2Vec在內(nèi)的多種主題模型算法，支持流式訓(xùn)練，并提供了諸如相似度計(jì)算、信息檢索等一些常用任務(wù)的API接口。

8. Scrapy

Scrapy是專門為爬蟲而生的工具，具有URL讀取、HTML解析、存儲(chǔ)數(shù)據(jù)等功能，可以使用Twisted異步網(wǎng)絡(luò)庫(kù)來(lái)處理網(wǎng)絡(luò)通訊，架構(gòu)清晰，且包含了各種中間件接口，可以靈活的完成各種需求。更多python技術(shù)，推薦關(guān)注老男孩教育。

python兩個(gè)函數(shù)圖像怎么分開畫而且加表格

一、函數(shù)說(shuō)明

在使用python作圖時(shí)，應(yīng)用最廣的就是matplotlib包，但我們平時(shí)使用matplotlib時(shí)主要是畫一些簡(jiǎn)單的圖表，很少有涉及分段函數(shù)。本次針對(duì)數(shù)值實(shí)驗(yàn)中兩個(gè)較為復(fù)雜的函數(shù)，使用其構(gòu)建分段函數(shù)圖像。

二、圖像代碼

2.11、函數(shù)公式：

y=4sin(4πt)-sgn(t-0.3)-sgn(0.72-t)

2.12、代碼如下：

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

def sgn(x):

if x0:

return 1

elif x0:

return -1

else:

return 0

t=np.arange(0,1,0.01)

y=[]

for i in t:

y_1=4*np.sin(4*np.pi*i)-sgn(i-0.3)-sgn(0.72-i)

y.append(y_1)

plt.plot(t,y)

plt.xlabel("t")

plt.ylabel("y")

plt.title("Heavsine")

plt.show()

2.13、運(yùn)行結(jié)果如下：

81036331d721706ae12808beb99b9574.png

2.21、函數(shù)公式：

479029.html

2.22、代碼如下：

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

def g(x):

if x0:

return x

else:

return 0

t=np.arange(0,1,0.01)

y=[]

for i in t:

y_1=g(i*(1-i))*np.sin((2*np.pi*1.05)/(i+0.05))

y.append(y_1)

plt.plot(t,y)

plt.xlabel("t")

plt.ylabel("y")

plt.title("TimeSine")

plt.show()

常用的十大python圖像處理工具

原文標(biāo)題：10 Python image manipulation tools.

作者 | Parul Pandey

翻譯 | 安其羅喬爾、JimmyHua

今天，在我們的世界里充滿了數(shù)據(jù)，圖像成為構(gòu)成這些數(shù)據(jù)的重要組成部分。但無(wú)論是用于何種用途，這些圖像都需要進(jìn)行處理。圖像處理就是分析和處理數(shù)字圖像的過(guò)程，主要旨在提高其質(zhì)量或從中提取一些信息，然后可以將其用于某種用途。

圖像處理中的常見任務(wù)包括顯示圖像，基本操作如裁剪、翻轉(zhuǎn)、旋轉(zhuǎn)等，圖像分割，分類和特征提取，圖像恢復(fù)和圖像識(shí)別。Python成為這種圖像處理任務(wù)是一個(gè)恰當(dāng)選擇，這是因?yàn)樗鳛橐环N科學(xué)編程語(yǔ)言正在日益普及，并且在其生態(tài)系統(tǒng)中免費(fèi)提供許多最先進(jìn)的圖像處理工具供大家使用。

讓我們看一下可以用于圖像處理任務(wù)中的常用 Python 庫(kù)有哪些吧。

1.scikit-image

scikit-image是一個(gè)開源的Python包，適用于numpy數(shù)組。它實(shí)現(xiàn)了用于研究，教育和工業(yè)應(yīng)用的算法和實(shí)用工具。即使是那些剛接觸Python生態(tài)系統(tǒng)的人，它也是一個(gè)相當(dāng)簡(jiǎn)單直接的庫(kù)。此代碼是由活躍的志愿者社區(qū)編寫的，具有高質(zhì)量和同行評(píng)審的性質(zhì)。

資源

文檔里記錄了豐富的例子和實(shí)際用例，閱讀下面的文檔：

用法

該包作為skimage導(dǎo)入，大多數(shù)功能都在子模塊中找的到。下面列舉一些skimage的例子：

圖像過(guò)濾

使用match_template函數(shù)進(jìn)行模板匹配

你可以通過(guò)此處查看圖庫(kù)找到更多示例。

2. Numpy

Numpy是Python編程的核心庫(kù)之一，并為數(shù)組提供支持。圖像本質(zhì)上是包含數(shù)據(jù)點(diǎn)像素的標(biāo)準(zhǔn)Numpy數(shù)組。因此，我們可以通過(guò)使用基本的NumPy操作，例如切片、掩膜和花式索引，來(lái)修改圖像的像素值?？梢允褂胹kimage加載圖像并使用matplotlib顯示圖像。

資源

Numpy的官方文檔頁(yè)面提供了完整的資源和文檔列表：

用法

使用Numpy來(lái)掩膜圖像.

3.Scipy

scipy是Python的另一個(gè)類似Numpy的核心科學(xué)模塊，可用于基本的圖像操作和處理任務(wù)。特別是子模塊scipy.ndimage，提供了在n維NumPy數(shù)組上操作的函數(shù)。該包目前包括線性和非線性濾波，二值形態(tài)學(xué)，B樣條插值和對(duì)象測(cè)量等功能函數(shù)。

資源

有關(guān)scipy.ndimage包提供的完整功能列表，請(qǐng)參閱下面的鏈接：

用法

使用SciPy通過(guò)高斯濾波器進(jìn)行模糊：

4. PIL/ Pillow

PIL( Python圖像庫(kù) )是Python編程語(yǔ)言的一個(gè)免費(fèi)庫(kù)，它支持打開、操作和保存許多不同的文件格式的圖像。然而， 隨著2009年的最后一次發(fā)布，它的開發(fā)停滯不前。但幸運(yùn)的是還有有Pillow，一個(gè)PIL積極開發(fā)的且更容易安裝的分支，它能運(yùn)行在所有主要的操作系統(tǒng)，并支持Python3。這個(gè)庫(kù)包含了基本的圖像處理功能，包括點(diǎn)運(yùn)算、使用一組內(nèi)置卷積核的濾波和色彩空間的轉(zhuǎn)換。

資源

文檔中有安裝說(shuō)明，以及涵蓋庫(kù)的每個(gè)模塊的示例：

用法

在 Pillow 中使用 ImageFilter 增強(qiáng)圖像：

5. OpenCV-Python

OpenCV( 開源計(jì)算機(jī)視覺庫(kù) )是計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用中應(yīng)用最廣泛的庫(kù)之一 。OpenCV-Python 是OpenCV的python版API。OpenCV-Python的優(yōu)點(diǎn)不只有高效，這源于它的內(nèi)部組成是用C/C++編寫的，而且它還容易編寫和部署（因?yàn)榍岸耸怯肞ython包裝的）。這使得它成為執(zhí)行計(jì)算密集型計(jì)算機(jī)視覺程序的一個(gè)很好的選擇。

資源

OpenCV-Python-Guide指南可以讓你使用OpenCV-Python更容易：

用法

下面是一個(gè)例子，展示了OpenCV-Python使用金字塔方法創(chuàng)建一個(gè)名為“Orapple”的新水果圖像融合的功能。

6. SimpleCV

SimpleCV 也是一個(gè)用于構(gòu)建計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用程序的開源框架。有了它，你就可以訪問(wèn)幾個(gè)高性能的計(jì)算機(jī)視覺庫(kù)，如OpenCV，而且不需要先學(xué)習(xí)了解位深度、文件格式、顏色空間等。

它的學(xué)習(xí)曲線大大小于OpenCV，正如它們的口號(hào)所說(shuō)“計(jì)算機(jī)視覺變得簡(jiǎn)單”。一些支持SimpleCV的觀點(diǎn)有：

即使是初學(xué)者也可以編寫簡(jiǎn)單的機(jī)器視覺測(cè)試攝像機(jī)、視頻文件、圖像和視頻流都是可互操作的資源

官方文檔非常容易理解，而且有大量的例子和使用案例去學(xué)習(xí)：

用法

7. Mahotas

Mahotas 是另一個(gè)計(jì)算機(jī)視覺和圖像處理的Python庫(kù)。它包括了傳統(tǒng)的圖像處理功能例如濾波和形態(tài)學(xué)操作以及更現(xiàn)代的計(jì)算機(jī)視覺功能用于特征計(jì)算，包括興趣點(diǎn)檢測(cè)和局部描述符。該接口是Python語(yǔ)言，適合于快速開發(fā)，但是算法是用C語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)的，并根據(jù)速度進(jìn)行了調(diào)優(yōu)。Mahotas庫(kù)速度快，代碼簡(jiǎn)潔，甚至具有最小的依賴性。通過(guò)原文閱讀它們的官方論文以獲得更多的了解。

資源

文檔包括安裝指導(dǎo)，例子，以及一些教程，可以更好的幫助你開始使用mahotas。

用法

Mahotas庫(kù)依賴于使用簡(jiǎn)單的代碼來(lái)完成任務(wù)。關(guān)于‘Finding Wally’的問(wèn)題，Mahotas做的很好并且代碼量很少。下面是源碼：

8. SimpleITK

ITK 或者 Insight Segmentation and Registration Toolkit是一個(gè)開源的跨平臺(tái)系統(tǒng)，為開發(fā)人員提供了一套廣泛的圖像分析軟件工具 。其中, SimpleITK是建立在ITK之上的簡(jiǎn)化層，旨在促進(jìn)其在快速原型設(shè)計(jì)、教育、解釋語(yǔ)言中的應(yīng)用。SimpleITK 是一個(gè)圖像分析工具包，包含大量支持一般過(guò)濾操作、圖像分割和匹配的組件。SimpleITK本身是用C++寫的，但是對(duì)于包括Python以內(nèi)的大部分編程語(yǔ)言都是可用的。

資源

大量的Jupyter Notebooks 表明了SimpleITK在教育和研究領(lǐng)域已經(jīng)被使用。Notebook展示了用Python和R編程語(yǔ)言使用SimpleITK來(lái)進(jìn)行交互式圖像分析。

用法

下面的動(dòng)畫是用SimpleITK和Python創(chuàng)建的剛性CT/MR匹配過(guò)程的可視化 。點(diǎn)擊此處可查看源碼！

9. pgmagick

pgmagick是GraphicsMagick庫(kù)的一個(gè)基于python的包裝。 GraphicsMagick圖像處理系統(tǒng)有時(shí)被稱為圖像處理的瑞士軍刀。它提供了一個(gè)具有強(qiáng)大且高效的工具和庫(kù)集合，支持以88種主要格式(包括重要格式，如DPX、GIF、JPEG、JPEG-2000、PNG、PDF、PNM和TIFF)讀取、寫入和操作圖像。

資源

有一個(gè)專門用于PgMagick的Github庫(kù) ，其中包含安裝和需求說(shuō)明。還有關(guān)于這個(gè)的一個(gè)詳細(xì)的用戶指導(dǎo)：

用法

使用pgmagick可以進(jìn)行的圖像處理活動(dòng)很少，比如：

圖像縮放

邊緣提取

10. Pycairo

Pycairo是圖像處理庫(kù)cairo的一組Python捆綁。Cairo是一個(gè)用于繪制矢量圖形的2D圖形庫(kù)。矢量圖形很有趣，因?yàn)樗鼈冊(cè)谡{(diào)整大小或轉(zhuǎn)換時(shí)不會(huì)失去清晰度 。Pycairo是cairo的一組綁定，可用于從Python調(diào)用cairo命令。

資源

Pycairo的GitHub庫(kù)是一個(gè)很好的資源，有關(guān)于安裝和使用的詳細(xì)說(shuō)明。還有一個(gè)入門指南，其中有一個(gè)關(guān)于Pycairo的簡(jiǎn)短教程。

庫(kù)：指南：用法

使用Pycairo繪制線條、基本形狀和徑向梯度：

總結(jié)

有一些有用且免費(fèi)的Python圖像處理庫(kù)可以使用，有的是眾所周知的，有的可能對(duì)你來(lái)說(shuō)是新的，試著多去了解它們。

Python matplotlib之函數(shù)圖像繪制、線條rc參數(shù)設(shè)置

為避免中文顯示出錯(cuò)，需導(dǎo)入matplotlib.pylab庫(kù)

1.2.1 確定數(shù)據(jù)

1.2.2 創(chuàng)建畫布

1.2.3 添加標(biāo)題

1.2.4 添加x，y軸名稱

1.2.5 添加x，y軸范圍

1.2.6 添加x，y軸刻度

1.2.7 繪制曲線、圖例, 并保存圖片

保存圖片時(shí)，dpi為清晰度，數(shù)值越高越清晰。請(qǐng)注意，函數(shù)結(jié)尾處，必須加plt.show()，不然圖像不顯示。

繪制流程與繪制不含子圖的圖像一致，只需注意一點(diǎn)：創(chuàng)建畫布。

合理調(diào)整figsize、dpi，可避免出現(xiàn)第一幅圖橫軸名稱與第二幅圖標(biāo)題相互遮蓋的現(xiàn)象.

2.2.1 rc參數(shù)類型

2.2.2 方法1：使用rcParams設(shè)置

2.2.3 方法2：plot內(nèi)設(shè)置

2.2.4 方法3：plot內(nèi)簡(jiǎn)化設(shè)置

方法2中，線條形狀，linestyle可簡(jiǎn)寫為ls；線條寬度，linewidth可簡(jiǎn)寫為lw；線條顏色，color可簡(jiǎn)寫為c，等等。

名稱欄目：python函數(shù)圖像包 python 圖算法包
當(dāng)前鏈接：http://muchs.cn/article18/docchdp.html

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