使用matplotlib.pyplot画图与使用 PIL进行图片的缩放

本文介绍了一种使用Python处理图像的方法,包括确定图像格式、调整图像尺寸至指定大小(608x608),并利用matplotlib库进行图像显示。
这里,首先给出python代码:
import imghdr
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont

model_image_size=(608, 608)

image_type = imghdr.what("images/cat.jpg")
image = Image.open("images/cat.jpg")

resized_image = image.resize(tuple(reversed(model_image_size)), Image.BICUBIC)

image_data = np.array(resized_image, dtype='float32')


plt.figure()
plt.imshow(image)
plt.show()
代码中image_type = imghdr.what("images/cat.jpg")这句话的意思是看图片是什么格式的,这里我的图片是jpeg,
所以打印出来jpeg,这里通过 resized_image = image.resize(tuple(reversed(model_image_size)), Image.BICUBIC)语句
去改变图片的大小,我设置的是 model_image_size=(608, 608)608*608,Image.BICUBIC是双三次B样条插值。然后通过plt
显示图片,刚开始使用plt的时候你可能发现怎么使用不显示图像的问题,这个问题是

解决方法1:在后面加一句:plt.show()

原理:plt.imshow()函数负责对图像进行处理,并显示其格式,而plt.show()则是将plt.imshow()处理后的函数显示出来。

解决方法2:

直接在后面加上.show()

image = Image.open("images/cat.jpg").show()


<think>我们正在回答用户关于“Python中用于画图需要安装的库”的问题。根据用户提供的引用,我们可以提取以下信息: 引用[1]提到安装matplotlibPIL(现在通常使用Pillow,因为PIL已不再维护)。 引用[2]详细介绍了Matplotlib库,并提到安装命令。 引用[3]提到了matplotlib中的pylab模块。 引用[4]介绍了Turtle库。 因此,我们可以总结出以下几个常用的Python画图库: 1. Matplotlib:用于创建各种静态、动画和交互式图表。 2. Pillow(PIL):用于图像处理,也可以进行一些基本的图像绘制。 3. Turtle:Python自带的绘图库,适合初学者学习绘图。 另外,我们还可以补充一些其他常用的绘图库,以丰富回答: - Seaborn:基于Matplotlib的高级统计图表库。 - Plotly:用于交互式图表,支持在线和离线模式。 - Bokeh:用于创建交互式图表,适用于web浏览器展示。 - ggplot:基于R语言的ggplot2,使用“图形语法”来构建图表。 因此,我们将列出这些库,并简要说明它们的用途,同时提供安装命令。 注意:用户特别询问的是“需要安装的库”,所以我们将重点放在需要安装的第三方库上(除了Turtle是Python标准库,无需额外安装)。但为了全面性,我们还是列出Turtle,并注明它是标准库。 回答结构: 1. 列举常用的绘图库,包括引用中提到的和补充的。 2. 对每个库进行简单介绍。 3. 提供安装命令(如果需要安装)。 4. 最后可以给出一个简单的示例,展示如何使用其中一个库(例如Matplotlib)绘制一个简单的图形。 由于用户要求生成相关问题,我们将在回答末尾添加相关问题。 注意:引用标识的使用。我们在回答中引用了用户提供的引用,所以在适当位置添加引用标识。 另外,用户之前的对话历史中,我们并没有关于绘图库的讨论,所以主要基于当前提供的引用和我们的补充知识。 </think>基于您的查询和提供的引用资料,以下是Python中常用的绘图库及其安装方法: ### 常用Python绘图库 1. **Matplotlib** - 📊 最基础的科学绘图库,支持2D/3D图表(线图、散点图、柱状图等) - 🔧 安装:`pip install matplotlib` - 示例代码: ```python import matplotlib.pyplot as plt plt.plot([1,2,3,4]) plt.ylabel('Y轴标签') plt.show() ``` [^2] 2. **Pillow (PIL)** - 🖼️ 专注于图像处理(打开/编辑/保存图像) - 🔧 安装:`pip install pillow` - 可处理PNG/JPG等格式的图像操作[^1] 3. **Turtle** - 🐢 Python内置库,适合初学者绘制几何图形 - 无需安装,直接导入:`import turtle` - 支持设置画布尺寸:`turtle.setup(width=800, height=600)`[^4] 4. **Seaborn** - 📈 基于Matplotlib的高级统计图表库 - 🔧 安装:`pip install seaborn` - 擅长绘制热力图、分布图等统计可视化 5. **Plotly** - 🌐 交互式可视化库,支持网页嵌入 - 🔧 安装:`pip install plotly` - 适合创建可缩放/悬停查看数据的动态图表 ### 典型使用场景对比 | 库名称 | 适用场景 | 特点 | |--------------|------------------------------|--------------------| | Matplotlib | 科研论文图表、基础数据分析 | 高度自定义 | | Seaborn | 统计分布可视化 | 简洁API+美观主题 | | Plotly | 网页交互式仪表盘 | 动态交互 | | Turtle | 编程教学/简单几何图形 | 零安装依赖 | > 💡 **提示**: > 对于常规数据可视化,推荐组合安装: > ```bash > pip install matplotlib seaborn pillow > ```
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