python重绘图片函数,python绘制函数图像

python绘制函数图像

raw_input获取的输入是字符串，不能直接用np.array，需要用split进行切分，然后强制转化成数值类型，才能用plot函数

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我把你的代码稍微修改了一下，可能不太漂亮，不过能运行了

x=[1,2,3]

a = raw_input('function')

a = a.split(' ')#依空格对字符串a进行切分，如果是用逗号分隔，则改成a.split(',')

b = []

for i in range(len(a)):#把切分好的字符强制转化成int类型，如果是小数，将int改为float

b.append(int(a[i]))

plt.plot(x, b, label='x', color="green", linewidth=1)

2021-02-07 Python scipy ndimage.zoom()函数

此函数将输入的图片从一个颜色域转换到另一个。

input: 以数组形式输入图片

zoom:浮点数或数组。如果是一个浮点数，对每一个轴放缩相同的倍数。如果是一个数组，则对每一个轴分配一个值。

output:输出，默认为None

order:整型（范围0-5）样条插值的顺序，默认为3。详见后续

mode:字符串，包括{‘reflect’, ‘constant’, ‘nearest’, ‘mirror’, ‘wrap’}，输入的数组如何扩展边界，默认为 ‘constant'（具体参考官方文档插值的边界处理）

cval:浮点数，当插值的边界处理模式为’constant‘时发挥作用。默认为0.0

prefilter:bool,input输入的数组是否经过一个预样条滤波器，默认为True

设原图 ,

目标图片

设之比为 , ,则:

设原图坐标上的像素点，

目标图片坐标上的像素的为

1.计算目标图片的坐标点对应原图中哪个坐标点，公式为：

2.根据dst_x,dst_y的值四舍五入为整数，填充到目标图片的相应位置。

由上图可以看到，经过转换后的图片出现了锯齿感。

1.计算目标图片的坐标点对应原图中哪个坐标点（此步与最邻近插值算法相同），公式为：

2.由于点是个浮点数坐标，无法用整型的灰度值或RGB值来表示，因此双线性插值算法通过寻找距离这个对应坐标最近的四个像素点，来计算该点的值（灰度值或者RGB值）。

设分解后的坐标为：

首先，在x方向上进行线性插值，代表该点的像素值。

然后，在y方向上进行线性插值：

得到的就是该点经过处理后的像素值，填充到目标图片的相应位置。

可见，双线性插值算法的锯齿感要少于最邻近插值法。

三次插值法(cubic interpolation method)是一种多项式插值法，逐次以三次曲线 φ(t)=a 0 +a 1 t+a 2 t 2 +a 3 t 3 的极小点逼近寻求函数f(t)的极小点的一种方法.(摘自百度百科 )

可见，三次插值法处理后的图片几乎没有锯齿感

Python matplotlib之函数图像绘制、线条rc参数设置

为避免中文显示出错，需导入matplotlib.pylab库

1.2.1 确定数据

1.2.2 创建画布

1.2.3 添加标题

1.2.4 添加x，y轴名称

1.2.5 添加x，y轴范围

1.2.6 添加x，y轴刻度

1.2.7 绘制曲线、图例, 并保存图片

保存图片时，dpi为清晰度，数值越高越清晰。请注意，函数结尾处，必须加plt.show()，不然图像不显示。

绘制流程与绘制不含子图的图像一致，只需注意一点：创建画布。

合理调整figsize、dpi，可避免出现第一幅图横轴名称与第二幅图标题相互遮盖的现象.

2.2.1 rc参数类型

2.2.2 方法1：使用rcParams设置

2.2.3 方法2：plot内设置

2.2.4 方法3：plot内简化设置

方法2中，线条形状，linestyle可简写为ls；线条宽度，linewidth可简写为lw；线条颜色，color可简写为c，等等。

Python如何重叠图片？

图片叠加再一起成这种形式（batch，28，28，1）

可以使用numpy库的concatenate函数实现

import numpy as np

a = np.array([[0,1]])

print(a.shape)

b = np.array([[0,1]])

print(b.shape)

print (np.concatenate((a,b),axis = 0).shape)

输出如下：

python处理图片数据？

生成一张纯色的图片

先设置图片的颜色，接着利用Image模块的new方法新生成一张图片，png格式的图片需要设置成rgba，类似的还有rgb，L(灰度图等)，尺寸设定为640，480，这个可以根据自己的情况设定，颜色同样如此。

批量生成图片

上面生成了一张图片，那要生成十张图片呢，这种步骤一样，只是颜色改变的，利用循环就可以解决。首先创建一个颜色列表，把要生成的图片颜色放进去。接着循环获取不同的颜色，保存的时候利用字符串拼接的方法改变图片的名字。

本地生成的图片

封装成函数

前面的方法已经可以批量生成图片了，为了通用性强一点，我们可以封装成函数，把哪些可以改变的参数单独抽离出来。尺寸也同样，使用的时候，可以根据自己的需要定义颜色列表和尺寸。当然还有加一些提示用语和报错兼容性，这里就不讲了。