锐客网

  1. 首页 > 睿知 > it技术 > >

垂直转换函数Python python垂直输出语句

数组IT技术

python如何垂直输出？我们都知道使用print函数可以输出内容，那么怎么才能向下垂直输出呢？
Python的print()函数输出时 ， 通常输出结果是整行显示出来的，这时候我们需要考虑一下，我们输出的结果需不需要换行？
不需要换行的方法也是嗯容易的的，这里就不多赘述了，来说说如何做到输出换行：
常用的转义符方式：\n
输出结果
原文至：
python将最后一个到第一个垂直输出方法如下：
1，lPython两种输出值的方式：表达式语句和print()函数 。
2，使用文件对象的write()方法，标准输出文件可以用sys.stdout引用 。
3，如果你希望输出的形式更加多样，可以使用str.format()函数来格式化输出值 。
4 ， 如果你希望将输出的值转成字符串 ， 可以使用repr()或str()函数来实现 。
python：PIL图像处理PIL (Python Imaging Library)
Python图像处理库，该库支持多种文件格式，提供强大的图像处理功能 。
PIL中最重要的类是Image类，该类在Image模块中定义 。
从文件加载图像：
如果成功，这个函数返回一个Image对象 。现在你可以使用该对象的属性来探索文件的内容 。
format 属性指定了图像文件的格式，如果图像不是从文件中加载的则为 None。
size 属性是一个2个元素的元组，包含图像宽度和高度（像素） 。
mode 属性定义了像素格式，常用的像素格式为：“L” (luminance) - 灰度图, “RGB” , “CMYK” 。
如果文件打开失败, 将抛出IOError异常 。
一旦你拥有一个Image类的实例 ， 你就可以用该类定义的方法操作图像 。比如：显示
( show() 的标准实现不是很有效率，因为它将图像保存到一个临时文件，然后调用外部工具（比如系统的默认图片查看软件）显示图像 。该函数将是一个非常方便的调试和测试工具 。)
接下来的部分展示了该库提供的不同功能 。
PIL支持多种图像格式 。从磁盘中读取文件，只需使用 Image 模块中的 open 函数 。不需要提供文件的图像格式 。PIL库将根据文件内容自动检测 。
如果要保存到文件，使用 Image 模块中的 save 函数 。当保存文件时，文件名很重要，除非指定格式，否则PIL库将根据文件的扩展名来决定使用哪种格式保存 。
** 转换文件到JPEG **
save 函数的第二个参数可以指定使用的文件格式 。如果文件名中使用了一个非标准的扩展名，则必须通过第二个参数来指定文件格式 。
** 创建JPEG缩略图 **
需要注意的是，PIL只有在需要的时候才加载像素数据 。当你打开一个文件时，PIL只是读取文件头获得文件格式、图像模式、图像大小等属性，而像素数据只有在需要的时候才会加载 。
这意味着打开一个图像文件是一个非常快的操作，不会受文件大小和压缩算法类型的影响 。
** 获得图像信息 **
Image 类提供了某些方法，可以操作图像的子区域 。提取图像的某个子区域，使用 crop() 函数 。
** 复制图像的子区域 **
定义区域使用一个包含4个元素的元组，(left, upper, right, lower) 。坐标原点位于左上角 。上面的例子提取的子区域包含300x300个像素 。
该区域可以做接下来的处理然后再粘贴回去 。
** 处理子区域然后粘贴回去 **
当往回粘贴时，区域的大小必须和参数匹配 。另外区域不能超出图像的边界 。然而原图像和区域的颜色模式无需匹配 。区域会自动转换 。
** 滚动图像 **
paste() 函数有个可选参数，接受一个掩码图像 。掩码中255表示指定位置为不透明，0表示粘贴的图像完全透明，中间的值表示不同级别的透明度 。
PIL允许分别操作多通道图像的每个通道，比如RGB图像 。split() 函数创建一个图像集合，每个图像包含一个通道 。merge() 函数接受一个颜色模式和一个图像元组，然后将它们合并为一个新的图像 。接下来的例子交换了一个RGB图像的三个通道 。
** 分离和合并图像通道 **
对于单通道图像，split() 函数返回图像本身 。如果想处理各个颜色通道，你可能需要先将图像转为RGB模式 。
resize() 函数接受一个元组，指定图像的新大小 。
rotate() 函数接受一个角度值，逆时针旋转 。
** 基本几何变换 **
图像旋转90度也可以使用 transpose() 函数 。transpose() 函数也可以水平或垂直翻转图像 。
** transpose **
transpose() 和 rotate() 函数在性能和结果上没有区别 。
更通用的图像变换函数为 transform()。
PIL可以转换图像的像素模式 。
** 转换颜色模式 **
PIL库支持从其他模式转为“L”或“RGB”模式，其他模式之间转换，则需要使用一个中间图像，通常是“RGB”图像 。
ImageFilter 模块包含多个预定义的图像增强过滤器用于 filter() 函数 。
** 应用过滤器 **
point() 函数用于操作图像的像素值 。该函数通常需要传入一个函数对象，用于操作图像的每个像素：
** 应用点操作 **
使用以上技术可以快速地对图像像素应用任何简单的表达式 。可以结合 point() 函数和 paste 函数修改图像 。
** 处理图像的各个通道 **
注意用于创建掩码图像的语法：
Python计算逻辑表达式采用短路方式，即：如果and运算符左侧为false，就不再计算and右侧的表达式，而且返回结果是表达式的结果 。比如 a and b 如果a为false则返回a，如果a为true则返回b，详见Python语法 。
对于更多高级的图像增强功能，可以使用 ImageEnhance 模块中的类 。
可以调整图像对比度、亮度、色彩平衡、锐度等 。
** 增强图像 **
PIL库包含对图像序列（动画格式）的基本支持 。支持的序列格式包括 FLI/FLC 、 GIF 和一些实验性的格式 。TIFF 文件也可以包含多个帧 。
当打开一个序列文件时，PIL库自动加载第一帧 。你可以使用 seek() 函数 tell() 函数在不同帧之间移动 。
** 读取序列 **
如例子中展示的，当序列到达结尾时 ， 将抛出EOFError异常 。
注意当前版本的库中多数底层驱动只允许seek到下一帧 。如果想回到前面的帧 ， 只能重新打开图像 。
以下迭代器类允许在for语句中循环遍历序列：
** 一个序列迭代器类 **
PIL库包含一些函数用于将图像、文本打印到Postscript打印机 。以下是一个简单的例子 。
** 打印到Postscript **
如前所述 ， 可以使用 open() 函数打开图像文件，通常传入一个文件名作为参数：
如果打开成功，返回一个Image对象，否则抛出IOError异常 。
也可以使用一个file-like object代替文件名（暂可以理解为文件句柄） 。该对象必须实现read，seek，tell函数，必须以二进制模式打开 。
** 从文件句柄打开图像 **
如果从字符串数据中读取图像，使用StringIO类：
** 从字符串中读取 **
如果图像文件内嵌在一个大文件里，比如 tar 文件中 。可以使用ContainerIO或TarIO模块来访问 。
** 从tar文档中读取 **
** 该小节不太理解 ， 请参考原文 **
有些解码器允许当读取文件时操作图像 。通常用于在创建缩略图时加速解码（当速度比质量重要时）和输出一个灰度图到激光打印机时 。
draft() 函数 。
** Reading in draft mode **
输出类似以下内容：
注意结果图像可能不会和请求的模式和大小匹配 。如果要确保图像不大于指定的大?。?请使用 thumbnail 函数 。
Python2.7 教程 PIL
Python 之 使用 PIL 库做图像处理
来自
python中提供的数据类型转换函数有哪些,作用是什么?作用就是把合理的数据转换为需要的类型 。int()整数 ， float()浮点数，str()字符串，list()列表，tuple()元组，set()集合……
比如a='12'这个是字符串类型 ， 用int函数a=int(a)这时变量a就是整型，字符串'12'变为了整数12 。Python没有变量声明的要求，变量的属性在赋值时确定，这样变量的类型就很灵活 。
有一种题目判断一个整数是否回文数，用字符串来处理就很简单
a=1234321#整数
if str(a)==str(a)[::-1]:#借助字符串反转比较就可以确定是否回文数 。
还比如元组b=(1,3,2,4) ， 元组是不可以更新删除排序成员的，但是列表是可以的，通过列表函数进行转换来实现元组的更新删除和排序 。
b=(1,3,2,4)
b=list(b)
b.sort()
b=tuple(b)
这时得到的元组b就是一个升序的元组(1,2,3,4)
再比如你要输入创建整数列表或者整数元组基本上写法相同 ， 就是用对应的函数来最后处理 。
ls=list(map(int,input().split()))#这个就是列表
tup=tuple(map(int,input().split()))#这个就是元组
再比如有个叫集合的，集合有唯一性，可以方便用来去重 。
ls=[1,2,3,1,2,3,1,2,3]
ls=list(set(ls))#通过set()去重后，现在的ls里就是[1,2,3]去重后的列表 。
Python基础 numpy中的常见函数有哪些有些Python小白对numpy中的常见函数不太了解，今天小编就整理出来分享给大家 。
Numpy是Python的一个科学计算的库，提供了矩阵运算的功能，其一般与Scipy、matplotlib一起使用 。其实，list已经提供了类似于矩阵的表示形式，不过numpy为我们提供了更多的函数 。
数组常用函数
1.where()按条件返回数组的索引值
2.take(a,index)从数组a中按照索引index取值
3.linspace(a,b,N)返回一个在(a,b)范围内均匀分布的数组，元素个数为N个
4.a.fill()将数组的所有元素以指定的值填充
【垂直转换函数Python python垂直输出语句】5.diff(a)返回数组a相邻元素的差值构成的数组
6.sign(a)返回数组a的每个元素的正负符号
7.piecewise(a,[condlist],[funclist])数组a根据布尔型条件condlist返回对应元素结果
8.a.argmax(),a.argmin()返回a最大、最小元素的索引
改变数组维度
a.ravel(),a.flatten():将数组a展平成一维数组
a.shape=(m,n),a.reshape(m,n):将数组a转换成m*n维数组
a.transpose,a.T转置数组a
数组组合
1.hstack((a,b)),concatenate((a,b),axis=1)将数组a,b沿水平方向组合
2.vstack((a,b)),concatenate((a,b),axis=0)将数组a,b沿竖直方向组合
3.row_stack((a,b))将数组a,b按行方向组合
4.column_stack((a,b))将数组a,b按列方向组合
数组分割
1.split(a,n,axis=0),vsplit(a,n)将数组a沿垂直方向分割成n个数组
2.split(a,n,axis=1),hsplit(a,n)将数组a沿水平方向分割成n个数组
数组修剪和压缩
1.a.clip(m,n)设置数组a的范围为(m,n),数组中大于n的元素设定为n,小于m的元素设定为m
2.a.compress()返回根据给定条件筛选后的数组
数组属性
1.a.dtype数组a的数据类型
2.a.shape数组a的维度
3.a.ndim数组a的维数
4.a.size数组a所含元素的总个数
5.a.itemsize数组a的元素在内存中所占的字节数
6.a.nbytes整个数组a所占的内存空间7.a.astype(int)转换a数组的类型为int型
数组计算
1.average(a,weights=v)对数组a以权重v进行加权平均
2.mean(a),max(a),min(a),middle(a),var(a),std(a)数组a的均值、最大值、最小值、中位数、方差、标准差
3.a.prod()数组a的所有元素的乘积
4.a.cumprod()数组a的元素的累积乘积
5.cov(a,b),corrcoef(a,b)数组a和b的协方差、相关系数
6.a.diagonal()查看矩阵a对角线上的元素7.a.trace()计算矩阵a的迹 ， 即对角线元素之和
以上就是numpy中的常见函数 。更多Python学习推荐:PyThon学习网教学中心 。
关于垂直转换函数Python和python垂直输出语句的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息 ， 记得收藏关注本站 。

    推荐阅读


    上一篇：mysql数据库表的主键和外键，mysql表主键都用什么

    下一篇：如何修改服务器登录用户？ 怎么更改服务器登录的用户