python图片显示函数的简单介绍

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

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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怎么打开图片

使用python进行数字图片处理，可以使用pillow包，它是由PIL fork发展而来的。使用时需要import从PIL fork中导出。同时使用open()函数来打开图片，使用show()函数来显示图片。

python有没有将图像变成函数的方法

有

当然有,这就是Python函数图像工具(EXE)。 本程序运用Python中最令人喜爱的数据处理工具numpy和超强的图像库matplotlib,实现13种不同类别函数的分类图像整理,展示图像均可以保存为图片的形式,具备拖动、放大等功能

在python Image中可以用show（）来显示图片，但是显示以后，下面的代码就不运行了，如何运行下面的代码

Image.show()函数是这个样子的，必须先关了图片程序才往下走。

不使用show，如imshow(BW)在 Matlab 7.0 中，二进制图像是一个逻辑类，仅包括 0 和 1 两个数值。像素 0 显示为黑色，像素 1 显示为白色。显示时，也可通过NOT(~)命令，对二进制图象进行取反，使数值 0 显示为白色；1 显示为黑色。

例如： imshow(~BW)

扩展资料：

不使用show函数来满足运行的需求：

import threading

import Image

class ThreadClass(threading.Thread):

def run(self):

im=Image.open('z.jpg')

im.show()

print (1)

t = ThreadClass()

t.start()

print (2)

a=input('End')

#===============================

图像的表示原理：

最基本的物理图像是根据矩形网格抽样原理从连续图像域中抽取二维灰度阵列（矩阵）得到的。也可以用长向量表示二维灰度矩阵，它是按列（或行）扫描灰度矩阵，把下一列（或行）的头和前一列（或行）的尾相接而成。

它们的线性可逆变换同样可以用来表示图像。图像的每一行由行程（具有同一灰度的邻近像元集合）序列所组成，因此也可以用行程长度编码（见图像编码）表示图像。

参考资料来源：百度百科-图象函数

参考资料来源：百度百科-图像表示

python之pyplot

1、 定义x和y，画图展示，保存图片

其中dpi参数指定图像的分辨率为120

2、 优化绘图线条风格

线条颜色color

线条标记marker

线条风格linestyle

3、 坐标轴的控制

坐标轴范围和标题

坐标图上标记

坐标间隔设定

函数plt.xticks()和plt.xticks()用来实现对x轴和y轴坐标间隔（也就是轴记号）的设定。用法上，函数的输入是两个列表，第一个表示取值，第二个表示标记。当然如果你的标记就是取值本身，则第二个列表可以忽略

多图与子图

figure() 函数可以帮助我们同时处理生成多个图，而subplot()函数则用来实现，在一个大图中，出现多个小的子图。需要注意的是， figure() 中的参数为图片序号，一般是按序增加的，这里面还涉及一个当前图的概念，其中 subplot() 的参数有3个，分别为行数、列数、以及子图序号。比如 subplot(1,2,1) 表示这是一个1行，2列布局的图（两个子图，在同一行，分居左右），其中，当前处理的子图是第一个图（也就是左图）。

这样，我们就用一个脚本画了两张图fig.1和fig.2。其中，fig.1包含了分居左右的两个子图，分别是y1和y3的曲线；fig.2是一张整图，画的是y2曲线。

如果想要某个子图占据整行或者整列，可以采用下面

第三个图，实际上相当于将前面的两个小的子图看作是一个整图