标签归档:Python 绘图

国外牛人整理的Matplotlib超强使用指南与笔记,值得收藏

是不是经常被Matplotlib各种复杂的函数和颜色折腾地死去活来?

是不是在使用Matplotlib画图的时候,没有搜索引擎就走不动路?

其实,如果我们能把常用的函数和模块集中在一张图表上,工作效率会快许多。

国外有个牛人(Nicolas-Rougier)就这么做了,来看看他的笔记:

1.基本使用—初学者教程

每一个代码块对应其右边的图形,非常简洁明了,根本不需要翻译!

比较进阶的使用,结合许多基本图形生成复杂的图形:

一些使用上的提醒和小技巧:

2.常用函数的使用笔记:

建议在你使用Matplotlib绘图时,开个小窗体将下面两张图放在旁边。

这样你就能清楚知道什么样的图形最符合你的需求、代码该怎么写、有没有其他style可选,非常方便。

我们的文章到此就结束啦,如果你喜欢今天的Python 实战教程,请持续关注Python实用宝典。

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Python 批量转化彩色图片为黑白图片

最近遇到了一个新的情景,需要将彩色图片转化为黑白图片,如果手动地去转化一张一张图片,那就真的太原始人了。

用Python,咱只需要几行代码就可以在几秒内转化上千张图片。而且,这个功能的用途相当广泛,不仅能使图片变得深邃,而且还可以简化一些复杂模型的数学计算,具体可见第三部分的分析。

1.准备

开始之前,你要确保Python和pip已经成功安装在电脑上噢,如果没有,请访问这篇文章:超详细Python安装指南 进行安装。

Windows环境下打开Cmd(开始—运行—CMD),苹果系统环境下请打开Terminal(command+空格输入Terminal),准备开始输入命令安装依赖。

当然,我更推荐大家用VSCode编辑器,把本文代码Copy下来,在编辑器下方的终端装依赖模块,多舒服的一件事啊:Python 编程的最好搭档—VSCode 详细指南

输入以下命令安装本文所需要的依赖模块:

pip install pillow -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple some-package

看到 Successfully installed xxx 则说明安装成功。

2.编写代码

首先写一下我们的彩色图转单色图的转化函数,接收两个参数,一个是输入文件的路径,一个是输出文件路径:

from PIL import Image

def colorful_to_single(input_img_path, output_img_path):
    """
    彩色图转单色图
    :param input_img_path: 图片路径
    :param output_img_path: 输出图片路径
    """

    img = Image.open(input_img_path)
    # 转化为黑白图片
    img = img.convert("L")
    img.save(output_img_path) 

(又是注释比代码长系列)

然后将你需要转化的图片放到一个文件夹中,我这里命名该文件夹为imgs,然后指定一个输出文件夹 output,如下:

dataset_dir = 'imgs'
output_dir = 'output'

# 获得需要转化的图片路径并生成目标路径
image_filenames = [(
    os.path.join(dataset_dir, file_dir),
    os.path.join(output_dir, file_dir)
) for file_dir in os.listdir(dataset_dir)]

# 转化所有图片
for path in image_filenames:
    colorful_to_single(path[0], path[1])

这里比较难理解的可能是image_filenames,用到了列表推导式,即遍历所有dataset_dir里的文件:

for file_dir in os.listdir(dataset_dir) 

并将其和我们指定的目录以路径的形式链接起来:

os.path.join(output_dir, file_dir) 

最终生成一个数组,第一个元素是输入路径,第二个元素是输出路径:

image_filenames = [(
    os.path.join(dataset_dir, file_dir),
    os.path.join(output_dir, file_dir)
) for file_dir in os.listdir(dataset_dir)]

3.效果及用途

黑白效果就是这样的:

用途当然也有很多了,比如:

1.在深度学习分类图像的时候,如果并不需要考虑颜色的维度,可以先将图片转化为黑白图,简化运算复杂度。

2.黑白图片有的时候比彩色图片更具备冲击力,能够更加突出主题。

3.黑白图片有些时候也有美颜的作用,因为此时注意力的重点在于脸型,如果那个人的脸型特别好看,但是肤色比较差,这时候黑白照片就很有效果。

我们的文章到此就结束啦,如果你喜欢我们今天的Python 教程,请持续关注我们,如果对你有帮助,麻烦在下面点一个赞/在看哦有任何问题都可以在下方留言区留言,我们都会耐心解答的!


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Python 绘制属于你的世界地图

Python之所以这么流行,是因为它不仅能够应用于科技领域,还能用来做许多其他学科的研究工具,最常见的便是绘制地图

今天我们用matplot工具包之一的:mpl_toolkits来绘制世界地图,这是一个简单的可视化地图工具,你如果希望绘制更加复杂的地图,可以考虑使用Google Maps API,不过这不在我们今天的讨论范围之内。

1.安装

如果你还没有安装Python,请见这篇文章:超详细Python安装指南

为了能够顺利开展本项目,你需要先安装以下依赖,在cmd或Terminal中输入以下命令:

pip install numpy

pip install matplotlib

为了使用 mpl_toolkits, 单纯安装matplotlib是不够的,我们还需要单独安装basemap,如果你已经安装了Anaconda,那这一步就非常好办,输入以下命令安装即可:

conda install basemap

如果没有的话,就稍微麻烦一点:

1.安装geos: pip install geos
2.根据你的Python版本下载basemap
http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#basemap
PS: cp后面的数字是Python的版本。(在页面上按ctrl+F,输入basemap快速定位)
3.在 cmd 下进入该文件的目录,运行
pip install basemap‑1.2.1‑cp37‑cp37m‑win_amd64.whl

2.简单地图

让我们开始绘制一个地球,中心指向中国:

# 导入需要的包
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.basemap import Basemap

# 初始化图形
plt.figure(figsize=(8, 8))
# 底图:圆形, lat_0:纬度;lon_o: 经度, (113,29)是武汉
m = Basemap(projection='ortho', resolution=None, lat_0=29, lon_0=113)
# 底色
m.bluemarble(scale=0.5)
# 显示
plt.show()

这里的重点在于Basemap,指定好你想要放置的中心。

效果还不错哦,不仅如此,它其实不单单只是一张图像,它还是一个功能齐全的matplot画布。这也就意味着,你能够在上面画线!让我们放大地图,进入中国区域,然后标记出深圳的位置:

# 导入需要的包
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.basemap import Basemap

# 以下三行是为了让matplot能显示中文
from pylab import mpl
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['FangSong']
mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

fig = plt.figure(figsize=(8, 8))
# 注意几个新增的参数, width和height是用来控制放大尺度的
# 分别代表投影的宽度和高度(8E6代表 8x10^6米)
m = Basemap(projection='lcc', resolution=None,
            width=8E6, height=8E6,
            lat_0=23, lon_0=113,)
m.bluemarble(scale=0.5)

# 这里的经纬度是:(经度, 纬度)
x, y = m(113, 23)
plt.plot(x, y, 'ok', markersize=5) 
plt.text(x, y, '深圳', fontsize=12, color="red") 
plt.show()

不要用蓝底图了,看得不是很清晰,我们换成浮雕型:

可以很明显地看到山区、丘陵等地理样貌。你还可以根据你的需要,针对某几个城市做连线或者绘制某些经纬度之间的区域。别忘了,这可是matplotlib可编辑的画布。

3.世界地图

接下来,我们将上述的世界地图展开成带经纬线的平面图形。

# 导入需要的包
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.basemap import Basemap
from itertools import chain


def draw_map(m, scale=0.2):
    # 绘制带阴影的浮雕图像
    m.shadedrelief(scale=scale)

    # 根据经纬度切割,每13度一条线
    lats = m.drawparallels(np.linspace(-90, 90, 13))
    lons = m.drawmeridians(np.linspace(-180, 180, 13))

    # 集合所有线条
    lat_lines = chain(*(tup[1][0] for tup in lats.items()))
    lon_lines = chain(*(tup[1][0] for tup in lons.items()))
    all_lines = chain(lat_lines, lon_lines)

    # 循环画线
    for line in all_lines:
        line.set(linestyle='-', alpha=0.3, color='w')


fig = plt.figure(figsize=(8, 6), edgecolor='w')
m = Basemap(projection='cyl', resolution=None,
            llcrnrlat=-90, urcrnrlat=90,
            llcrnrlon=-180, urcrnrlon=180,)

draw_map(m)
plt.show()

嗯,有点那个味了哈。都可以自己去打印出来给小孩子学习地理了。但是他如果想学习地理,好像整个世界有点大?我们先让他学习世界著名景点的位置吧?

# 导入需要的包
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.basemap import Basemap
from itertools import chain

# 以下三行是为了让matplot能显示中文
from pylab import mpl
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['FangSong']
mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False


def draw_point(m, x, y, name):
    # 这里的经纬度是:(经度, 纬度)
    x, y = m(x, y)
    plt.plot(x, y, 'ok', markersize=5)
    plt.text(x, y, name, fontsize=12, color="red")


def draw_map(m, scale=0.2):
    # 绘制带阴影的浮雕图像
    m.shadedrelief(scale=scale)

    # 根据经纬度切割,每13度一条线
    lats = m.drawparallels(np.linspace(-90, 90, 13))
    lons = m.drawmeridians(np.linspace(-180, 180, 13))

    # 集合所有线条
    lat_lines = chain(*(tup[1][0] for tup in lats.items()))
    lon_lines = chain(*(tup[1][0] for tup in lons.items()))
    all_lines = chain(lat_lines, lon_lines)

    # 循环画线
    for line in all_lines:
        line.set(linestyle='-', alpha=0.3, color='w')


fig = plt.figure(figsize=(8, 6), edgecolor='w')
m = Basemap(projection='cyl', resolution=None,
            llcrnrlat=-90, urcrnrlat=90,
            llcrnrlon=-180, urcrnrlon=180,)
locations = {
    '泰姬陵': (17, 78),
    '吉萨金字塔群': (29, 31),
    '英国的巨石阵': (51, 1),
    '巴黎圣母院': (48, 2),
    '卢浮宫': (48, 2),
    '红场和克里姆林': (55, 37),
    # ...
}
draw_map(m)
for loc in locations:
    print(locations[loc])
    draw_point(m, locations[loc][1], locations[loc][0], loc)
plt.show()

这样,你只需要往locations里类似地加入某个地点的经纬度,就能在地图上展示出来了,你还能自定义地画两个地点之间的连线,或者是重点放大某个区域,总而言之,你想干的,基本上基于Matplotlib都可以做得到。

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