matplotlib試著讓簡單的事情更加簡單，困難的事情變得可能，而seaborn就是讓困難的東西更加簡單。
用matplotlib最大的困難是其預設的各種引數，而seaborn則完全避免了這一問題。
seaborn是針對統計繪圖的，一般來說，seaborn能滿足資料分析90%的繪圖需求，夠用了，如果需要複雜的自定義圖形，還是要matplotlib。
參考：
skimage提供了io模組，用來輸入輸出操作。image讀出來的是pil的型別，而skimage.io讀出來的資料是numpy格式的。為了方便練習，也提供乙個data模組，裡面巢狀了一些示例，我們可以直接使用。
安裝包：搜尋」scikit_image「。
參考：基於scikit-learn和tensorflow的深度學習利器
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import functionset改為： import chain 或 import chainlist
chainer.functions.convolution2d(20, 50, 5)改為：conv2= f.convolution_2d(20, 50, 5)
chainer.functions.linear改為：chainer.functions.linear
convert()是影象例項物件的乙個方法，接受乙個 mode 引數，用以指定一種色彩模式
1 ------------------（1位畫素，黑白，每位元組乙個畫素儲存）
l ------------------（8位畫素，黑白）
p ------------------（8位畫素，使用調色盤對映到任何其他模式）
rgb------------------（3x8位畫素，真彩色）
rgba------------------（4x8位畫素，帶透明度掩模的真彩色）
cmyk--------------------（4x8位畫素，分色）
i-----------------------（32位有符號整數畫素）
f------------------------（32位浮點畫素）
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