python繪制函數(shù)圖像

raw_input獲取的輸入是字符串，不能直接用np.array，需要用split進(jìn)行切分，然后強(qiáng)制轉(zhuǎn)化成數(shù)值類型，才能用plot函數(shù)

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我把你的代碼稍微修改了一下，可能不太漂亮，不過(guò)能運(yùn)行了

x=[1,2,3]

a = raw_input('function')

a = a.split(' ')#依空格對(duì)字符串a(chǎn)進(jìn)行切分，如果是用逗號(hào)分隔，則改成a.split(',')

b = []

for i in range(len(a)):#把切分好的字符強(qiáng)制轉(zhuǎn)化成int類型，如果是小數(shù)，將int改為float

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

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

2021-02-07 Python scipy ndimage.zoom()函數(shù)

此函數(shù)將輸入的圖片從一個(gè)顏色域轉(zhuǎn)換到另一個(gè)。

input: 以數(shù)組形式輸入圖片

zoom:浮點(diǎn)數(shù)或數(shù)組。如果是一個(gè)浮點(diǎn)數(shù)，對(duì)每一個(gè)軸放縮相同的倍數(shù)。如果是一個(gè)數(shù)組，則對(duì)每一個(gè)軸分配一個(gè)值。

output:輸出，默認(rèn)為None

order:整型（范圍0-5）樣條插值的順序，默認(rèn)為3。詳見(jiàn)后續(xù)

mode:字符串，包括{‘reflect’, ‘constant’, ‘nearest’, ‘mirror’, ‘wrap’}，輸入的數(shù)組如何擴(kuò)展邊界，默認(rèn)為 ‘constant'（具體參考官方文檔 插值的邊界處理 ）

cval:浮點(diǎn)數(shù)，當(dāng)插值的邊界處理模式為’constant‘時(shí)發(fā)揮作用。默認(rèn)為0.0

prefilter:bool,input輸入的數(shù)組是否經(jīng)過(guò)一個(gè)預(yù)樣條濾波器，默認(rèn)為True

設(shè)原圖 ,

目標(biāo)圖片

設(shè) 之比為 , ,則:

設(shè)原圖坐標(biāo)上的像素點(diǎn) ，

目標(biāo)圖片坐標(biāo)上的像素的為

1.計(jì)算目標(biāo)圖片的坐標(biāo)點(diǎn)對(duì)應(yīng)原圖中哪個(gè)坐標(biāo)點(diǎn)，公式為：

2.根據(jù)dst_x,dst_y的值四舍五入為整數(shù)，填充到目標(biāo)圖片的相應(yīng)位置。

由上圖可以看到，經(jīng)過(guò)轉(zhuǎn)換后的圖片出現(xiàn)了鋸齒感。

1.計(jì)算目標(biāo)圖片的坐標(biāo)點(diǎn)對(duì)應(yīng)原圖中哪個(gè)坐標(biāo)點(diǎn)（此步與最鄰近插值算法相同），公式為：

2.由于點(diǎn) 是個(gè)浮點(diǎn)數(shù)坐標(biāo)，無(wú)法用整型的灰度值或RGB值來(lái)表示，因此雙線性插值算法通過(guò)尋找距離這個(gè)對(duì)應(yīng)坐標(biāo)最近的四個(gè)像素點(diǎn)，來(lái)計(jì)算該點(diǎn)的值（灰度值或者RGB值）。

設(shè)分解后的坐標(biāo)為：

首先，在x方向上進(jìn)行線性插值， 代表該點(diǎn)的像素值。

然后，在y方向上進(jìn)行線性插值：

得到的 就是該點(diǎn)經(jīng)過(guò)處理后的像素值，填充到目標(biāo)圖片的相應(yīng)位置。

可見(jiàn)，雙線性插值算法的鋸齒感要少于最鄰近插值法。

三次插值法(cubic interpolation method)是一種 多項(xiàng)式插值法 ，逐次以 三次曲線 φ(t)=a 0 +a 1 t+a 2 t 2 +a 3 t 3 的極小點(diǎn)逼近尋求函數(shù)f(t)的極小點(diǎn)的一種方法.(摘自 百度百科 )

可見(jiàn)，三次插值法處理后的圖片幾乎沒(méi)有鋸齒感

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。

Python如何重疊圖片？

圖片疊加再一起成這種形式（batch，28，28，1）

可以使用numpy庫(kù)的concatenate函數(shù)實(shí)現(xiàn)

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)

輸出如下：

python處理圖片數(shù)據(jù)？

生成一張純色的圖片

先設(shè)置圖片的顏色，接著利用Image模塊的new方法新生成一張圖片，png格式的圖片需要設(shè)置成rgba，類似的還有rgb，L(灰度圖等)，尺寸設(shè)定為640，480，這個(gè)可以根據(jù)自己的情況設(shè)定，顏色同樣如此。

批量生成圖片

上面生成了一張圖片，那要生成十張圖片呢，這種步驟一樣，只是顏色改變的，利用循環(huán)就可以解決。首先創(chuàng)建一個(gè)顏色列表，把要生成的圖片顏色放進(jìn)去。接著循環(huán)獲取不同的顏色，保存的時(shí)候利用字符串拼接的方法改變圖片的名字。

本地生成的圖片

封裝成函數(shù)

前面的方法已經(jīng)可以批量生成圖片了，為了通用性強(qiáng)一點(diǎn)，我們可以封裝成函數(shù)，把哪些可以改變的參數(shù)單獨(dú)抽離出來(lái)。尺寸也同樣，使用的時(shí)候，可以根據(jù)自己的需要定義顏色列表和尺寸。當(dāng)然還有加一些提示用語(yǔ)和報(bào)錯(cuò)兼容性，這里就不講了。

本地生成的圖片

文章標(biāo)題：python重繪圖片函數(shù),python繪制函數(shù)圖像
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