二級(jí)Python----Python的內(nèi)置函數(shù)及標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)（DAY 8）

python的內(nèi)置函數(shù)（68個(gè)）

成都創(chuàng)新互聯(lián)主要從事成都網(wǎng)站設(shè)計(jì)、成都網(wǎng)站建設(shè)、網(wǎng)頁(yè)設(shè)計(jì)、企業(yè)做網(wǎng)站、公司建網(wǎng)站等業(yè)務(wù)。立足成都服務(wù)安岳,十載網(wǎng)站建設(shè)經(jīng)驗(yàn),價(jià)格優(yōu)惠、服務(wù)專業(yè),歡迎來(lái)電咨詢建站服務(wù):18982081108

Python考核31個(gè)內(nèi)置函數(shù)，

python內(nèi)置了很多內(nèi)置函數(shù)、類方法屬性及各種模塊。當(dāng)我們想要當(dāng)我們想要了解某種類型有哪些屬性方法以及每種方法該怎么使用時(shí)，我們可以使用dir()函數(shù)和help()函數(shù)在python idle交互式模式下獲得我們想要的信息。

? dir()函數(shù)獲得對(duì)象中可用屬性的列表

Python中的關(guān)鍵詞有哪些？

dir(__builtins__)：查看python內(nèi)置函數(shù)

help(‘keywords‘)：查看python關(guān)鍵詞

如微分積分方程的求解程序、訪問(wèn)互聯(lián)網(wǎng)、獲取日期和時(shí)間、機(jī)器學(xué)習(xí)算法等。這些程序往往被收入程序庫(kù)中，構(gòu)成程序庫(kù)。

只有經(jīng)過(guò)嚴(yán)格檢驗(yàn)的程序才能放在程序庫(kù)里。檢驗(yàn)，就是對(duì)程序作充分的測(cè)試。通常進(jìn)行的有正確性測(cè)試、精度測(cè)試、速度測(cè)試、邊界條件和出錯(cuò)狀態(tài)的測(cè)試。經(jīng)過(guò)檢驗(yàn)的程序不但能保證計(jì)算結(jié)果的正確性，而且對(duì)錯(cuò)誤調(diào)用也能作出反應(yīng)。程序庫(kù)中的程序都是規(guī)范化的。所謂規(guī)范化有三重含義：①同一庫(kù)里所有程序的格式是統(tǒng)一的；② 對(duì)這些程序的調(diào)用方法是相同的；③ 每個(gè)程序所需參數(shù)的數(shù)目、順序和類型都是嚴(yán)格規(guī)定好的。

Python的庫(kù)包含標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)和第三方庫(kù)

標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)：程序語(yǔ)言自身?yè)碛械膸?kù)，可以直接使用。help('modules')

第三方庫(kù)：第三方者使用該語(yǔ)言提供的程序庫(kù)。

標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)： turtle 庫(kù)（必選）、 random 庫(kù)（必選）、 time 庫(kù)（可選）。

? turtle 庫(kù)：圖形繪制庫(kù)

原理如同控制一只海龜，以不同的方向和速度進(jìn)行位移而得到其運(yùn)動(dòng)軌跡。

使用模塊的幫助時(shí)，需要先將模塊導(dǎo)入。

例如：在IDLE中輸入import turtle

dir(turtle)

help(turtle.**)

1.畫布

畫布就是turtle為我們展開用于繪圖區(qū)域, 我們可以設(shè)置它的大小和初始位置。

setup()方法用于初始化畫布窗口大小和位置，參數(shù)包括畫布窗口寬、畫布窗口高、窗口在屏幕的水平起始位置和窗口在屏幕的垂直起始位置。

參數(shù):width, height: 輸入寬和高為整數(shù)時(shí),表示 像素 ;為小數(shù)時(shí),表示占據(jù)電腦屏幕的比例。(startx,starty):這一坐標(biāo)表示

矩形窗口左上角頂點(diǎn)的位置,如果為空,則窗口位于屏幕中心:

例如：setup(640,480,300,300)表示在桌面屏幕(300,300)位置開始創(chuàng)建640×480大小的畫布窗體。

2、畫筆

? color() 用于設(shè)置或返回畫筆顏色和填充顏色。

例如：color(‘red’)將顏色設(shè)為紅色，也可用fillcolor()方法設(shè)置或返回填充顏色，或用pencolor()方法設(shè)置或返回筆觸顏色。

2021-02-07 Python scipy ndimage.zoom()函數(shù)

此函數(shù)將輸入的圖片從一個(gè)顏色域轉(zhuǎn)換到另一個(gè)。

input: 以數(shù)組形式輸入圖片

zoom:浮點(diǎn)數(shù)或數(shù)組。如果是一個(gè)浮點(diǎn)數(shù)，對(duì)每一個(gè)軸放縮相同的倍數(shù)。如果是一個(gè)數(shù)組，則對(duì)每一個(gè)軸分配一個(gè)值。

output:輸出，默認(rèn)為None

order:整型（范圍0-5）樣條插值的順序，默認(rèn)為3。詳見后續(xù)

mode:字符串，包括{‘reflect’, ‘constant’, ‘nearest’, ‘mirror’, ‘wrap’}，輸入的數(shù)組如何擴(kuò)展邊界，默認(rèn)為 ‘constant'（具體參考官方文檔 插值的邊界處理 ）

cval:浮點(diǎn)數(shù)，當(dāng)插值的邊界處理模式為’constant‘時(shí)發(fā)揮作用。默認(rèn)為0.0

prefilter:bool,input輸入的數(shù)組是否經(jīng)過(guò)一個(gè)預(yù)樣條濾波器，默認(rèn)為True

設(shè)原圖 ,

目標(biāo)圖片

設(shè) 之比為 , ,則:

設(shè)原圖坐標(biāo)上的像素點(diǎn) ，

目標(biāo)圖片坐標(biāo)上的像素的為

1.計(jì)算目標(biāo)圖片的坐標(biāo)點(diǎn)對(duì)應(yīng)原圖中哪個(gè)坐標(biāo)點(diǎn)，公式為：

2.根據(jù)dst_x,dst_y的值四舍五入為整數(shù)，填充到目標(biāo)圖片的相應(yīng)位置。

由上圖可以看到，經(jīng)過(guò)轉(zhuǎn)換后的圖片出現(xiàn)了鋸齒感。

1.計(jì)算目標(biāo)圖片的坐標(biāo)點(diǎn)對(duì)應(yīng)原圖中哪個(gè)坐標(biāo)點(diǎn)（此步與最鄰近插值算法相同），公式為：

2.由于點(diǎn) 是個(gè)浮點(diǎn)數(shù)坐標(biāo)，無(wú)法用整型的灰度值或RGB值來(lái)表示，因此雙線性插值算法通過(guò)尋找距離這個(gè)對(duì)應(yīng)坐標(biāo)最近的四個(gè)像素點(diǎn)，來(lái)計(jì)算該點(diǎn)的值（灰度值或者RGB值）。

設(shè)分解后的坐標(biāo)為：

首先，在x方向上進(jìn)行線性插值， 代表該點(diǎn)的像素值。

然后，在y方向上進(jìn)行線性插值：

得到的 就是該點(diǎn)經(jīng)過(guò)處理后的像素值，填充到目標(biāo)圖片的相應(yīng)位置。

可見，雙線性插值算法的鋸齒感要少于最鄰近插值法。

三次插值法(cubic interpolation method)是一種 多項(xiàng)式插值法 ，逐次以 三次曲線 φ(t)=a 0 +a 1 t+a 2 t 2 +a 3 t 3 的極小點(diǎn)逼近尋求函數(shù)f(t)的極小點(diǎn)的一種方法.(摘自 百度百科 )

可見，三次插值法處理后的圖片幾乎沒(méi)有鋸齒感

怎么在python中使用cv2.cvtcolor

注意，現(xiàn)在OpenCV for Python就是通過(guò)NumPy進(jìn)行綁定的。所以在使用時(shí)必須掌握一些NumPy的相關(guān)知識(shí)！

圖像就是一個(gè)矩陣，在OpenCV for Python中，圖像就是NumPy中的數(shù)組！

如果讀取圖像首先要導(dǎo)入OpenCV包，方法為：

import?cv2

emptyImage3=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)??

#emptyImage3[...]=0

pycharm中怎么修改函數(shù)（語(yǔ)法）的顏色？

粗調(diào)：直接改變配色方案

步驟：settings--Editor--Color Scheme--選擇Scheme

細(xì)調(diào)：修改成自己想要的配色

前面步驟同上--點(diǎn)開Color SCheme--選擇python--選擇需要修改的部分如functions--點(diǎn)擊色塊進(jìn)行修改

參考：pycharm如何將函數(shù)名及函數(shù)參數(shù)高亮

python中修改像素顏色并形成一個(gè)新圖像的代碼

一個(gè)計(jì)算機(jī)數(shù)字圖像它本質(zhì)上來(lái)說(shuō)就是由很多個(gè)像素點(diǎn)來(lái)組成的，而圖像像素點(diǎn)數(shù)量是通過(guò)它長(zhǎng)寬分辨率相乘而得到的。那么下面文章就是會(huì)來(lái)講解一下，python獲取圖片像素以及使用圖片像素修改其顏色的方法，想要學(xué)習(xí)這個(gè)知識(shí)的小伙伴就繼續(xù)往下看看吧。

一、獲取圖片像素

matplotlib、opencv、skimage、pyplot等第三方庫(kù)和模塊，都有方法能夠?qū)D片讀取到python程序中將其作為圖像對(duì)象。那么圖片像素實(shí)際上指的就是圖片分辨率，只需要使用對(duì)象shape()這個(gè)屬性即可獲取，下面示例為opencv讀取圖片像素的方法：

import cv2 imagess = cv2.imread(r'C:\Users\Administrator\Desktop\03.jpg',-1)print(imagess.shape)

或者是用skimage這個(gè)第三方庫(kù)之中的模塊也行，使用data模塊打開一個(gè)自帶的圖片之后，使用同樣的屬性即可獲取圖片像素，代碼示例如下所示：

from skimage import dataimg=data.chelsea() rows,cols=img.shape

二、訪問(wèn)像素修改顏色

在文章開頭就已經(jīng)說(shuō)過(guò)了，圖像本質(zhì)上就是像素點(diǎn)來(lái)組成的，而圖像之所以多種多樣的原因也在于它們的顏色不同。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，可以將圖像看做是xy坐標(biāo)系，長(zhǎng)寬分別對(duì)應(yīng)的就是x軸以及y軸。

而且python內(nèi)將圖片讀取進(jìn)來(lái)打開之后的形式就是多維數(shù)組像素點(diǎn)，那么只需要在圖片對(duì)象后加上中括號(hào)使用切片語(yǔ)法。然后再其中添加x坐標(biāo)、y坐標(biāo)、通道索引(寫冒號(hào)就是全部顏色通道修改)作為參數(shù)，之后再去用等號(hào)賦值即可修改它的顏色，代碼示例如下所示：

from skimage import io,dataimg=data.chelsea() R=img[:,:,0] io.imshow(R)

以上就是關(guān)于“Python怎么讀取圖片像素？Python如何用圖片像素修改顏色”的全部?jī)?nèi)容了，希望對(duì)你有所幫助。

怎樣使用Python圖像處理

Python圖像處理是一種簡(jiǎn)單易學(xué)，功能強(qiáng)大的解釋型編程語(yǔ)言，它有簡(jiǎn)潔明了的語(yǔ)法，高效率的高層數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，能夠簡(jiǎn)單而有效地實(shí)現(xiàn)面向?qū)ο缶幊?，下文進(jìn)行對(duì)Python圖像處理進(jìn)行說(shuō)明。

當(dāng)然，首先要感謝“戀花蝶”，是他的文章“用Python圖像處理 ” 幫我堅(jiān)定了用Python和PIL解決問(wèn)題的想法，對(duì)于PIL的一些介紹和基本操作，可以看看這篇文章。我這里主要是介紹點(diǎn)我在使用過(guò)程中的經(jīng)驗(yàn)。

PIL可以對(duì)圖像的顏色進(jìn)行轉(zhuǎn)換，并支持諸如24位彩色、8位灰度圖和二值圖等模式，簡(jiǎn)單的轉(zhuǎn)換可以通過(guò)Image.convert(mode)函數(shù)完 成，其中mode表示輸出的顏色模式。例如''L''表示灰度，''1''表示二值圖模式等。

但是利用convert函數(shù)將灰度圖轉(zhuǎn)換為二值圖時(shí)，是采用固定的閾 值127來(lái)實(shí)現(xiàn)的，即灰度高于127的像素值為1，而灰度低于127的像素值為0。為了能夠通過(guò)自定義的閾值實(shí)現(xiàn)灰度圖到二值圖的轉(zhuǎn)換，就要用到 Image.point函數(shù)。

深度剖析Python語(yǔ)法功能

深度說(shuō)明Python應(yīng)用程序特點(diǎn)

對(duì)Python數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行學(xué)習(xí)研究

Python開發(fā)人員對(duì)Python經(jīng)驗(yàn)之談

對(duì)Python動(dòng)態(tài)類型語(yǔ)言解析

Image.point函數(shù)有多種形式，這里只討論Image.point(table, mode)，利用該函數(shù)可以通過(guò)查表的方式實(shí)現(xiàn)像素顏色的模式轉(zhuǎn)換。其中table為顏色轉(zhuǎn)換過(guò)程中的映射表，每個(gè)顏色通道應(yīng)當(dāng)有256個(gè)元素，而 mode表示所輸出的顏色模式，同樣的，''L''表示灰度，''1''表示二值圖模式。

可見，轉(zhuǎn)換過(guò)程的關(guān)鍵在于設(shè)計(jì)映射表，如果只是需要一個(gè)簡(jiǎn)單的箝位值，可以將table中高于或低于箝位值的元素分別設(shè)為1與0。當(dāng)然，由于這里的table并沒(méi)有什么特殊要求，所以可以通過(guò)對(duì)元素的特殊設(shè)定實(shí)現(xiàn)（0, 255）范圍內(nèi)，任意需要的一對(duì)一映射關(guān)系。

示例代碼如下：

import Image # load a color image im = Image.open(''fun.jpg'') # convert to grey level image Lim = im.convert(''L'') Lim.save(''fun_Level.jpg'') # setup a converting table with constant threshold threshold = 80 table = [] for i in range(256): if i threshold: table.append(0) else: table.append(1) # convert to binary image by the table bim = Lim.point(table, ''1'') bim.save(''fun_binary.jpg'')

IT部分通常要完成的任務(wù)相當(dāng)繁重但支撐這些工作的資源卻很少，這已經(jīng)成為公開的秘密。任何承諾提高編碼效率、降低軟件總成本的IT解決方案都應(yīng)該進(jìn)行 周到的考慮。Python圖像處理所具有的一個(gè)顯著優(yōu)勢(shì)就是可以在企業(yè)的軟件創(chuàng)建和維護(hù)階段節(jié)約大量資金，而這兩個(gè)階段的軟件成本占到了軟件整個(gè)生命周期中總成本 的50%到95%。

Python清晰可讀的語(yǔ)法使得軟件代碼具有異乎尋常的易讀性，甚至對(duì)那些不是最初接觸和開發(fā)原始項(xiàng)目的程序員都 能具有這樣的強(qiáng)烈感覺(jué)。雖然某些程序員反對(duì)在Python代碼中大量使用空格。

不過(guò)，幾乎人人都承認(rèn)Python圖像處理的可讀性遠(yuǎn)勝于C或者Java，后兩 者都采用了專門的字符標(biāo)記代碼塊結(jié)構(gòu)、循環(huán)、函數(shù)以及其他編程結(jié)構(gòu)的開始和結(jié)束。提倡Python的人還宣稱，采用這些字符可能會(huì)產(chǎn)生顯著的編程風(fēng)格差 異，使得那些負(fù)責(zé)維護(hù)代碼的人遭遇代碼可讀性方面的困難。轉(zhuǎn)載