from pil import image as img
from pil import imagefilter
#得到路徑
#注意:路徑前加r避免字元轉義
#開啟im=img.
open
(image_path)
#顯示im.show(
)#檢視資訊
# print(im.format)#返回格式:jpeg
# print(im.size)#(1024, 640)
# print(im.mode)#rgb
#拷貝，黏貼，合併處理
# box=(100,10,800,500)#四個元素為左上右下,設定拷貝區域大小
# region=im.crop(box)#相當於截圖
# region.show()
#圖形旋轉
# im1=im.transpose(img.rotate_90)#旋轉90度
# im1.show()
# im2=im.rotate(45)#逆時針旋轉45度
# im2.show()
#rgb分離與重組
# r,g,b=im.split()#分離
# r.show()#r通道
# g.show()#g通道
# b.show()#b通道
#重組# im3=img.merge('rgb',(g,b,r))#r,g,b通道互換
# im3.show()
#濾鏡操作
# im4=im.filter(imagefilter.blur)#模糊操作
# im4.show()
im5=im.
filter
(imagefilter.contour)
#輪廓im5.show(
)
import pandas
from pandas import series,dataframe
import numpy as np
""" pandas ：pannel data analysis（面板資料分析）。
pandas是基於numpy構建的，為時間序列分析提供了很好的支援。
pandas中有兩個主要的資料結構，乙個是series，另乙個是dataframe。
"""""" series 類似於一維陣列與字典(map)資料結構的結合。
它由一組資料和一組與資料相對應的資料標籤（索引index）組成。
這組資料和索引標籤的基礎都是乙個一維ndarray陣列。可將index索引理解為行索引。
series的表現形式為：索引在左，資料在右。
"""#生成結果左邊是索引，右邊是元素值，索引可以為任何型別
#index引數預設,預設為是數字且從0開始
# a=series([1,2,3,4],dtype=np.float32)
# print(a)
"""0 1.0
1 2.0
2 3.0
3 4.0
dtype: float32"""
# b=series([1,2,3,4],index=["小明","小王","小紅","小劉"])
# print(b)
"""小明 1
小王 2
小紅 3
小劉 4
dtype: int64"""
#獲取索引
# print(b.index)#index(['小明', '小王', '小紅', '小劉'], dtype='object')
# #獲取值
# print(b.values)#[1 2 3 4]
"""dataframe是乙個類似**的資料結構，索引包括列索引和行索引，
包含有一組有序的列，每列可以是不同的值型別（數值、字串、布林值等）。
dataframe的每一行和每一列都是乙個series，這個series的name屬性為當前的行索引名/列索引名。
"""#data為元素值,index為行索引,columns為列索引
c=dataframe(data=[[
1,2,
3],[
4,5,
6],[
7,8,
9]],index=
["a"
,"b"
,"c"
],columns=
["a"
,"b"
,"c"])
print
(c)""" a b c
a 1 2 3
b 4 5 6
c 7 8 9"""
Pandas的簡單操作
1.建立 用列表建立 pd.series 1 2,3 4,5 用numpy陣列建立 a np.array 1 2,3 4,5 pd.series a 用字典建立 dict s pd.series dict s 也可通過其他series定義新的series物件 arr np.array 1 2,3 4...
作業 部分numpy及PIL操作
二.pil的部分操作 import numpy as np print np.empty 3 4 建立乙個3行4列的元素未初始化空矩陣 print np.zeros 8 乙個一維的全零矩陣 print np.zeros 3 4 乙個3行4列的全零矩陣 print np.ones 8 乙個一維的全1矩...
pandas簡單應用
機器學習離不開資料，資料分析離不開pandas。昨天感受了一下，真的方便。按照一般的使用過程，將pandas的常用方法說明一下。首先，我們拿到乙個excel表，我們將之另存為csv檔案。因為檔案是實驗室的資源，我就不分享了。首先是檔案讀取 def load csv filename data pd....