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矩陣
print
(np.ones((3
,4))
)#乙個3行4列的全1矩陣
print
(np.identity(5)
)#或print
(np.eye(5)
)#乙個5階的單位矩陣
print
(np.diag([1
,2,3
,4])
)#乙個對角線元素確定的對角陣
print
(np.full([3
,3],
6))#乙個3行3列元素全為6的矩陣
print
(np.arange(10,
20,2)
)#乙個從10到20的步長為2的矩陣
print
(np.linspace(10,
20,5)
)#乙個從10到20的矩陣（切為5片）
print
(np.tri(3,
4))#下三角矩陣
print
(np.vander(3,
4,5)
)#範德蒙
import numpy as np
a=np.array([1
,2,3
,4,5
,6,7
,8,9
])print
(a)print
(a.ndim)
#維度print
(a.t)
#裝置print
(a.size)
#個數print
(a.dtype)
#資料型別
print
(a.shape)
#大小b=a.reshape(3,
3)#重新調整
print
(b)print
(b.shape[1]
)#列的個數
import numpy as np
a=np.array([[
1,2,
3],[
4,5,
6],[
7,8,
9]])
b=a.copy(
)#複製
b=a.flatten(
)#降維
b=a.
max(
)#找最大值
b=a.
min(
)#找最小值
b=a.ptp(
)#對所有資料計算求最大值和最小值的差值
b=a.
sum(
)#求和
b=a.mean(
)#求均值
b=a.var(
)#求方差
b=a.std(
)#求標準差
b=a.prod(
)#計算所有元素的乘積
b=a.
all(
)#判斷是否全為不為空，0，false。如果全不為空，則返回true；否則返回false。
b=a.
any(
)#如果都為空、0、false，則返回false，否則返回true。
print
(b)
from pil import image
#基本img=image.
)#開啟本地
img_mode=img.mode#檢視模式
#print(img_mode)
img_size=img.size#檢視大小
#print(img_size)
img_get=img.getpixel((0
,0))
#獲取畫素點
#print(img_get)
img.show(
)#展示img這張
new=image.new(
'l',img.size,
255)
#建立新
width,height=img.size#獲取寬度和高度
img=img.convert(
"rgba"
)#將彩色圖轉換為灰度圖
'''"l"為黑白模式
"rgb" 3*8位畫素，真彩
"rgba" 4*8位畫素，真彩+透明通道
'''
reimg=img.resize(
(480
,300))
#reimg.show()
bands=img.split(
)#分離通道
#print(bands)#檢視一下到底是什麼呢
r=bands[0]
g=bands[1]
#賦值b=bands[2]
#分離操作
#r.show()
#g.show()
#b.show()
#分別展示觀察發現亮度不同
rimg=image.merge(
"rgb"
,(r,g,b)
)#合併重組操作
#rimg.show()
img2=image.
open
("c:/users/15990/desktop/chapter5/cat.gif"
)#img2.show()
print
(img2.size)
reimg.paste(img2,
(200,0
))#將貼上到另一張上（位於（200，0）上）
reimg.show(
)
本週設計部分及作業
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