matplotlib，PIL（Pillow），Opencv三種常用的作圖方式。
使用matplotlib畫圖，很棒，matplotlib 是python最著名的2D繪圖庫，它提供了一整套和matlab相似的命令API，十分適合交互式地進行制圖。而且也可以方便地將它作為繪圖控件，嵌入GUI應用程序中。通過簡單的繪圖語句，就可以繪制出高質量的圖了。
pip install matplotlib
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt
img=Image.open('d:/dog.png')
plt.figure("dog")
plt.imshow(img)
plt.show()
figure默認是帶axis的，如果沒有需要，我們可以關掉
plt.axis('off')
print(img.size) #圖片的尺寸 print(img.mode ) #圖片的模式 print(img.format) #圖片的格式
img.save('d:/dog.jpg') #這行代碼不僅能保存圖片，還是轉換格式，如本例中，就由原來的png圖片保存為了jpg圖片。
這里在centos下跑pip install matplotlib 會出錯，提示讓你升級pip，但是centos下默認安裝的是python2.7 於是pip install --upgrade pip 但是仍然報錯
去了官網https://matplotlib.org/users/installing.html
找到解決方法，
yum install python2-matplotlib
如果是python3的話就 yum install python3-matplotlib 不過我想直接pip install matplotlib 也沒問題應該。
這個應該是numpy需要升級了。
pip install numpy --upgrade
如果還不行，pip install numpy --upgrade --ignore-installed
再次安裝pip install numpy
說無法安裝。。已經存在，奇怪，明明已經卸載了。（實際上下面兩行是執行不了的，只是想說明可以查看path）
import numpy print numpy.__path__找到numpy的物理路徑，手動強制刪掉，rm -rf numpy
再次安裝，成功了。
執行，又報錯了。
又雙報錯了。
style_score.data[0] 改為style_score.item()
終於運行成功了，其實我只是找了份畫風遷移的代碼，運行一下而已。。原理嘛就是把一張圖的內容和風格（紋理style）分開提取特征，然后相互雜交，是不是這個理兒？
想到這里，我覺得有很多東西不是一下子就要懂得很深入，可以先了解它是什么，能干什么，至於為什么等以后需要知道的時候再知道也不遲，因為要補的知識實在太多，腦子裝不下要爆炸。
人類一思考，上天就想笑，於是又報錯了
於是改成png，除去了A透明度，以為終於可以了。
跑去改了matplotlib的源碼，把tostring()改成了tobytes()，這只畢加索風格的貓如何？
使用python進行數字圖片處理，還得安裝Pillow包。雖然python里面自帶一個PIL（python images library), 但這個庫現在已經停止更新了，所以使用Pillow, 它是由PIL發展而來的。
pip install Pillow
from PIL import Image
img=Image.open('d:/dog.png')
img.show()
import matplotlib.pyplot as plt #創建新的figure fig = plt.figure() #必須通過add_subplot()創建一個或多個繪圖 ax = fig.add_subplot(221) #繪制2x2兩行兩列共四個圖，編號從1開始 ax1 = fig.add_subplot(221) ax2 = fig.add_subplot(222) ax3 = fig.add_subplot(223) ax4 = fig.add_subplot(224) #圖片的顯示 plt.show()
熱圖（heatmap）是數據分析的常用方法，通過色差、亮度來展示數據的差異、易於理解。Python在Matplotlib庫中，調用imshow()函數實現熱圖繪制。
#coding=utf-8 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np points = np.arange(-5,5,0.01) xs,ys = np.meshgrid(points,points) z = np.sqrt(xs**2 + ys**2) #創建新的figure fig = plt.figure() #繪制2x2兩行兩列共四個圖，編號從1開始 ax = fig.add_subplot(221) ax.imshow(z) ax = fig.add_subplot(222) #使用自定義的colormap(灰度圖) ax.imshow(z,cmap=plt.cm.gray) ax = fig.add_subplot(223) #使用自定義的colormap ax.imshow(z,cmap=plt.cm.cool) ax = fig.add_subplot(224) #使用自定義的colormap ax.imshow(z,cmap=plt.cm.hot) #圖片的顯示 plt.show()
Opencv 的做法
import cv2 as cv
# load
img = cv.imread(imagepath)
# shape=(height, width, channel)
h,w,c = img.shape
# show
cv.imshow('window_title', img)
# save
cv.imwrite(savepath, img)
最后，matplotlib的官網，有很多酷炫的圖和源碼，非常推薦。
https://matplotlib.org/gallery/index.html