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python函数图像包 python图像库函数

IT技术用于

python两个函数图像怎么分开画而且加表格一、函数说明
在使用python作图时python函数图像包 ， 应用最广python函数图像包的就是matplotlib包python函数图像包，但我们平时使用matplotlib时主要是画一些简单python函数图像包的图表 ， 很少有涉及分段函数 。本次针对数值实验中两个较为复杂python函数图像包的函数，使用其构建分段函数图像 。
二、图像代码
2.11、函数公式：
y=4sin(4πt)-sgn(t-0.3)-sgn(0.72-t)
2.12、代码如下：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def sgn(x):
if x0:
return 1
elif x0:
return -1
else:
return 0
t=np.arange(0,1,0.01)
y=[]
for i in t:
y_1=4*np.sin(4*np.pi*i)-sgn(i-0.3)-sgn(0.72-i)
y.append(y_1)
plt.plot(t,y)
plt.xlabel("t")
plt.ylabel("y")
plt.title("Heavsine")
plt.show()
2.13、运行结果如下：
81036331d721706ae12808beb99b9574.png
2.21、函数公式：
479029.html
2.22、代码如下：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def g(x):
if x0:
return x
else:
return 0
t=np.arange(0,1,0.01)
y=[]
for i in t:
y_1=g(i*(1-i))*np.sin((2*np.pi*1.05)/(i+0.05))
y.append(y_1)
plt.plot(t,y)
plt.xlabel("t")
plt.ylabel("y")
plt.title("TimeSine")
plt.show()
常用的十大python图像处理工具原文标题：10 Python image manipulation tools.
作者 | Parul Pandey
翻译 | 安其罗乔尔、JimmyHua
今天，在我们的世界里充满了数据，图像成为构成这些数据的重要组成部分 。但无论是用于何种用途，这些图像都需要进行处理 。图像处理就是分析和处理数字图像的过程，主要旨在提高其质量或从中提取一些信息，然后可以将其用于某种用途 。
图像处理中的常见任务包括显示图像 ， 基本操作如裁剪、翻转、旋转等，图像分割，分类和特征提?。?图像恢复和图像识别 。Python成为这种图像处理任务是一个恰当选择，这是因为它作为一种科学编程语言正在日益普及，并且在其生态系统中免费提供许多最先进的图像处理工具供大家使用 。
让我们看一下可以用于图像处理任务中的常用 Python 库有哪些吧 。
1.scikit-image
scikit-image是一个开源的Python包，适用于numpy数组 。它实现了用于研究，教育和工业应用的算法和实用工具 。即使是那些刚接触Python生态系统的人，它也是一个相当简单直接的库 。此代码是由活跃的志愿者社区编写的，具有高质量和同行评审的性质 。
资源
文档里记录了丰富的例子和实际用例 ， 阅读下面的文档：
用法
该包作为skimage导入，大多数功能都在子模块中找的到 。下面列举一些skimage的例子：
图像过滤
使用match_template函数进行模板匹配
你可以通过此处查看图库找到更多示例 。
2. Numpy
Numpy是Python编程的核心库之一 ， 并为数组提供支持 。图像本质上是包含数据点像素的标准Numpy数组 。因此，我们可以通过使用基本的NumPy操作 ， 例如切片、掩膜和花式索引 ， 来修改图像的像素值 。可以使用skimage加载图像并使用matplotlib显示图像 。
资源
Numpy的官方文档页面提供了完整的资源和文档列表：
用法
使用Numpy来掩膜图像.
3.Scipy
scipy是Python的另一个类似Numpy的核心科学模块，可用于基本的图像操作和处理任务 。特别是子模块scipy.ndimage，提供了在n维NumPy数组上操作的函数 。该包目前包括线性和非线性滤波，二值形态学，B样条插值和对象测量等功能函数 。

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