Python数据分析13

简介: Pillow 是 PIL(Python Imaging Library)的升级版本,适应 Python 3 的更新而诞生,带来了诸多新特性。它采用模块化结构,主要包括:图像功能模块(Image)、图像滤波功能模块(ImageFilter)、图像增强功能模块(ImageEnhance)和图像绘画功能模块(ImageDraw)。Pillow 支持从多种图像格式读取数据,进行处理,并能输出为常见格式,其官网提供了丰富的应用示例供学习参考。

4.Pillow
PIL(Python Imaging Library)作为Python 2的第三方图像处理库,是Pillow的前身。
随着Python3的更新,PIL移植到Python 3中更名为Pillow,且加入了许多新特性。
与OpenCV相同,Pillow也是模块结构,主要包含以下4个模块。
<1>图像功能模块(Image),包含读写图像、图像混合、图像放缩、图像裁切、图像旋转等内容。
<2>图像滤波功能模块(ImageFilter),包含各类图像滤波核。
<3>图像增强功能模块(ImageEnhance),包含色彩增强、亮度增强、对比度增强、清晰度增强等内容。
<4>图像绘画功能模块(ImageDraw),包含绘制几何形状、绘制文字等内容。
同时,利用Pillow中的函数可以从大多数图像格式的文件中读取数据,然后对读取的图像进行处理,最后写入常见的图像格式中。Pillow官网有一些应用例子可供读者查阅参考。

目录
相关文章
|
18天前
|
机器学习/深度学习 数据可视化 数据挖掘
使用Python进行数据分析的入门指南
本文将引导读者了解如何使用Python进行数据分析,从安装必要的库到执行基础的数据操作和可视化。通过本文的学习,你将能够开始自己的数据分析之旅,并掌握如何利用Python来揭示数据背后的故事。
|
28天前
|
机器学习/深度学习 数据可视化 数据挖掘
使用Python进行数据分析的入门指南
【10月更文挑战第42天】本文是一篇技术性文章,旨在为初学者提供一份关于如何使用Python进行数据分析的入门指南。我们将从安装必要的工具开始,然后逐步介绍如何导入数据、处理数据、进行数据可视化以及建立预测模型。本文的目标是帮助读者理解数据分析的基本步骤和方法,并通过实际的代码示例来加深理解。
45 3
|
1月前
|
数据采集 存储 数据挖掘
Python数据分析:Pandas库的高效数据处理技巧
【10月更文挑战第27天】在数据分析领域,Python的Pandas库因其强大的数据处理能力而备受青睐。本文介绍了Pandas在数据导入、清洗、转换、聚合、时间序列分析和数据合并等方面的高效技巧,帮助数据分析师快速处理复杂数据集,提高工作效率。
72 0
|
25天前
|
存储 数据可视化 数据挖掘
使用Python进行数据分析和可视化
本文将引导你理解如何使用Python进行数据分析和可视化。我们将从基础的数据结构开始,逐步深入到数据处理和分析的方法,最后通过实际的代码示例来展示如何创建直观的数据可视化。无论你是初学者还是有经验的开发者,这篇文章都将为你提供有价值的见解和技巧。让我们一起探索数据的世界,发现隐藏在数字背后的故事!
|
23天前
|
存储 数据可视化 数据挖掘
Python数据分析项目:抖音短视频达人粉丝增长趋势
Python数据分析项目:抖音短视频达人粉丝增长趋势
|
27天前
|
数据采集 存储 数据可视化
Python数据分析:揭秘"黑神话:悟空"Steam用户评论趋势
Python数据分析:揭秘"黑神话:悟空"Steam用户评论趋势
|
28天前
|
机器学习/深度学习 数据可视化 数据挖掘
使用Python进行数据分析和可视化
【10月更文挑战第42天】本文将介绍如何使用Python进行数据分析和可视化。我们将从数据导入、清洗、探索性分析、建模预测,以及结果的可视化展示等方面展开讲解。通过这篇文章,你将了解到Python在数据处理和分析中的强大功能,以及如何利用这些工具来提升你的工作效率。
|
29天前
|
数据采集 数据可视化 数据挖掘
深入浅出:使用Python进行数据分析的基础教程
【10月更文挑战第41天】本文旨在为初学者提供一个关于如何使用Python语言进行数据分析的入门指南。我们将通过实际案例,了解数据处理的基本步骤,包括数据的导入、清洗、处理、分析和可视化。文章将用浅显易懂的语言,带领读者一步步掌握数据分析师的基本功,并在文末附上完整的代码示例供参考和实践。
|
1月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 数据挖掘
解锁 Python 数据分析新境界:Pandas 与 NumPy 高级技巧深度剖析
Pandas 和 NumPy 是 Python 中不可或缺的数据处理和分析工具。本文通过实际案例深入剖析了 Pandas 的数据清洗、NumPy 的数组运算、结合两者进行数据分析和特征工程,以及 Pandas 的时间序列处理功能。这些高级技巧能够帮助我们更高效、准确地处理和分析数据,为决策提供支持。
42 2
|
1月前
|
存储 数据挖掘 数据处理
Python数据分析:Pandas库的高效数据处理技巧
【10月更文挑战第26天】Python 是数据分析领域的热门语言,Pandas 库以其高效的数据处理功能成为数据科学家的利器。本文介绍 Pandas 在数据读取、筛选、分组、转换和合并等方面的高效技巧,并通过示例代码展示其实际应用。
44 2