NumPy PIL添加图片

NumPy是Python语言的一个扩充程序库。它支持高端的大量维度数组和矩阵运算，还可以针对这些数组和矩阵进行广播运算。NumPy的一个主要优势是它可以通过C语言的函数库进行扩充，这样它使得Python能够在科学计算、图像处理等领域有着更高效的程序性能。

阅读更多：Numpy 教程

安装和使用NumPy

NumPy包含了许多高级功能，因此一般建议使用Anaconda或者Miniconda进行安装。

conda install numpy

安装完毕后，使用以下方式导入NumPy：

import numpy as np

NumPy数组

NumPy支持多维数组，因此被称为ndarray（n-dimension array）。

创建NumPy数组

NumPy数组可以从以下对象创建：

• 列表或元组
• 数组
• 其他数据类型

创建一维数组：

arr1 = np.array([1, 2, 3])

创建二维数组：

arr2 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

数组属性

可以通过以下属性查询NumPy数组的有关信息：

arr.shape  # 数组维数
arr.dtype  # 数组数据类型
arr.size   # 元素数量

数组运算

NumPy支持多种基本和数学运算，例如：

a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])
c = a + b

数组索引和切片

NumPy数组支持索引和切片。对于一维数组，可以使用以下方式：

a[2]          # 获取第三个元素
a[1:3]        # 获取第二个到第四个元素

对于多维数组，可以使用以下方式：

arr2d = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
arr2d[0, 1]   # 获取第一行第二列的元素
arr2d[:, 1:]  # 获取第二列及其之后的列

PIL简介

Python Imaging Library（PIL）是Python编程语言的一个图像处理软件包。它可以支持完全的图像处理模块，能够进行基本图像操作，比如滤波和还原图像。

PIL添加图片

PIL包含了许多操作Image对象的方法。常见的方法有Image.new（新建图像对象）、Image.open（打开图像文件）、Image.save（保存图像文件）和Image.show（显示图像）。

可以使用以下代码添加图片：

from PIL import Image

# 打开图片
img = Image.open('example.jpg')

# 显示图片
img.show()

总结

NumPy和PIL是Python中重要的科学和图像处理程序包，您可以使用它们进行数据处理、科学计算、图像处理等任务。在实际应用中，您可以根据需要选择使用它们提供的功能。