pythonmerge函数 pythonmerge函数用法

python的pillow库怎么使用

Adjust image color balance.

Pillow是Python里的图像处理库（PIL：Python Image Library），提供了了广泛的文件格式支持，强大的图像处理能力，主要包括图像储存、图像显示、格式转换以及基本的图像处理作等。

pythonmerge函数 pythonmerge函数用法

pythonmerge函数 pythonmerge函数用法

1）使用 Image 类

要从文件加载图像，可以使用open( )函数，在Image模块中：

>>> from PIL import Image

加载成功后，将返回一个Image对象，可以通过使用示例属性查看文件内容：

>>> print(im.format, im.size, im.mode)

('JPEG', (600, 351), 'RGB')

>>>

format 这个属性标识了图像来源。如果图像不是从文件读取它的值就是None。size属性是一个二元tuple，包含width和height（宽度和高度，单位都是px）。 mode 属性定义了图像bands的数量和名称，以及像素类型和深度。常见的modes 有 “L” (luminance) 表示灰度图像, “RGB” 表示真彩色图像, and “CMYK” 表示出版图像。

如果文件打开错误，返回 IOError 错误。

只要你有了 Image 类的实例，你就可以通过类的方法处理图像。比如，下列方法可以显示图像：

im.show()

2）读写图像

PIL 模块支持大量格式。使用在 Image 模块的 open() 函数从磁盘读取文件。你不需要知道文件格式就能打开它，这个库能够根据文件内容自动确定文件格式。要保存文件，使用 Image 类的 se() 方法。保存文件的时候文件名变得重要了。除非你指定格式，否则这个库将会以文件名的扩展名作为格式保存。

加载文件，并转化为png格式：

"Python Image Library Test"

from PIL import Image

import os

import sys for infile in sys.argv[1:]:

f,e = os.path.splitext(infile)

outfile = f +".png"

if infile != outfile:

try:

Image.open(infile).se(outfile)

except IOError:

print("Cannot convert", infile)

3）创建缩略图

缩略图是网络开发或图像软件预览常用的一种基本技术，使用Python的Pillow图像库可以很方便的建立缩略图，如下：

# create thumbnail

for infile in glob.glob("E:/photoshop/.jpg"):

f, ext = os.path.splitext(infile)

img = Image.open(infile)

img.thumbnail(size,Image.ANTIALIAS)

img.se(f+".thumbnail","JPEG")

上段代码对photoshop下的jpg图像文件全部创建缩略图，并保存，glob模块是一种智能化的文件名匹配技术，在批图像处理中经常会用到。

注意：Pillow库不会直接解码或者加载图像栅格数据。当你打开一个文件，只会读取文件头信息用来确定格式，颜色模式，大小等等，文件的剩余部分不会主动处理。这意味着打开一个图像文件的作十分快速，跟大小和压缩方式无关。

4）图像的剪切、粘贴与合并作

Image 类包含的方法允许你作图像部分选区，PIL.Image.Image.crop 方法获取图像的一个子矩形选区，如：

# crop, paste and merge

im = Image.open("E:/photoshop/lena.jpg")

box = (100,100,300,300)

region = im.crop(box)

矩形选区有一个4元元组定义，分别表示左、上、右、下的坐标。这个库以左上角为坐标原点，单位是px，所以上诉代码了一个 200x200 pixels 的矩形选区。这个选区现在可以被处理并且粘贴到原图。

region = region.transe(Image.ROTATE_180)

当你粘贴矩形选区的时候必须保证尺寸一致。此外，矩形选区不能在图像外。然而你不必保证矩形选区和原图的颜色模式一致，因为矩形选区会被自动转换颜色。

5）分离和合并颜色通道

对于多通道图像，有时候在处理时希望能够分别对每个通道处理，处理完成后重新合成多通道，在Pillow中，很简单，如下：

im = "RGB", (r,g,b))

对于split（ ）函数，如果是单通道的，则返回其本身，否则，返回各个通道。

6）几何变换

对图像进行几何变换是一种基本处理，在Pillow中包括resize( )和rotate( )，如用法如下：

out = im.resize((128,128))

out = im.rotate(45) # degree conter-clockwise

其中，resize( )函数的参数是一个新图像大小的元祖，而rotate( )则需要输入顺时针的旋转角度。在Pillow中，对于一些常见的旋转作了专门的定义：

out = im.transe(Image.FLIP_LEFT_RIGHT)

out = im.transe(Image.FLIP_TOP_BOTTOM)

out = im.transe(Image.ROTATE_90)

out = im.transe(Image.ROTATE_180)

out = im.transe(Image.ROTATE_270)

7）颜色空间变换

在处理图像时，根据需要进行颜色空间的转换，如将彩色转换为灰度：

cmyk = im.convert("CMYK")

gray = im.convert("L")

8）图像滤波

图像滤波在ImageFilter 模块中，在该模块中，预先定义了很多增强滤波器，可以通过filter( )函数使用，预定义滤波器包括：

BLUR、CONTOUR、DETAIL、EDGE_ENHANCE、EDGE_ENHANCE_MORE、EMBOSS、FIND_EDGES、SMOOTH、SMOOTH_MORE、SHARPEN。其中BLUR就是均值滤波，CONTOUR找轮廓，FIND_EDGES边缘检测，使用该模块时，需先导入，使用方法如下：

from PIL import ImageFilter imgF = Image.open("E:/photoshop/lena.jpg")

outF = imgF.filter(ImageFilter.DETAIL)

conF = imgF.filter(ImageFilter.CONTOUR)

imgF.show()

conF.show()

edgeF.show()

class PIL.ImageFilter.GaussianBlur(radius=2) Gaussian blur filter.

参数:

radius – Blur radius. class PIL.ImageFilter.UnsharpMask(radius=2, percent=150, threshold=3)

Unsharp mask filter.

See Wikipedia’s entry on digital unsharp masking for an explanation of the parameters.

class PIL.ImageFilter.Kernel(size, kernel, scale=None, offset=0) Create a convolution kernel. The current version only supports 3x3 and 5x5 integer and floating point kernels.

In the current version, kernels can only be applied to “L” and “RGB” images.

参数: size – Kernel size, given as (width, height). In the current version, this must be (3,3) or (5,5).

kernel – A sequence cont[python] view plain copyaining kernel weights.

scale – Scale factor. If given, the result for each pixel is divided by this value. the default is the sum of the kernel weights.

offset – Offset. If given, this value is added to the result, after it has been divided by the scale factor.

class PIL.ImageFilter.RankFilter(size, rank) Create a rank filter. The rank filter sorts all pixels in a window of the given size, and returns therank‘th value.

参数: size – The kernel size, in pixels.

rank – What pixel value to pick. Use 0 for a min filter, size size / 2 for a median filter, size size - 1 for a max filter, etc.

class PIL.ImageFilter.MedianFilter(size=3) Create a median filter. Picks the median pixel value in a window with the given size.

参数:

size – The kernel size, in pixels. class PIL.ImageFilter.MinFilter(size=3)

Create a min filter. Picks the lowest pixel value in a window with the given size.

参数:

size – The kernel size, in pixels. class PIL.ImageFilter.MaxFilter(size=3)

Create a max filter. Picks the largest pixel value in a window with the given size.

参数:

size – The kernel size, in pixels. class PIL.ImageFilter.ModeFilter(size=3)

Create a mode filter. Picks the most frequent pixel value in a box with the given size. Pixel values that occur only once or tw are ignored; if no pixel value occurs more than tw, the original pixel value is preserved.

参数:

size – The kernel size, in pixels.

更多详细内容可以参考：PIL/ImageFilter

9）图像增强

图像增强也是图像预处理中的一个基本技术，Pillow中的图像增强函数主要在ImageEnhance模块下，通过该模块可以调节图像的颜色、对比度和饱和度和锐化等：

from PIL import ImageEnhance imgE = Image.open("E:/photoshop/lena.jpg")

imgEH.enhance(1.3).show("30% more contrast")

图像增强：

class PIL.ImageEnhance.Color(image)

This class can be used to adjust the colour balance of an image, in a manner similar to the controls on a colour TV set. An enhancement factor of 0.0 gives a black and white image. A factor of 1.0 gives the original image.

class PIL.ImageEnhance.Contrast(image)

Adjust image contrast.

This class can be used to control the contrast of an image, similar to the contrast control on a TV set. An enhancement factor of 0.0 gives a solid grey image. A factor of 1.0 gives the original image.

class PIL.ImageEnhance.Brightness(image) Adjust image brightness.

This class can be used to control the brighntess of an image. An enhancement factor of 0.0 gives a black image. A factor of 1.0 gives the original image.

class PIL.ImageEnhance.Sharpness(image)

Adjust image sharpness.

This class can be used to adjust the sharpness of an image. An enhancement factor of 0.0 gives a blurred image, a factor of 1.0 gives the original image, and a factor of 2.0 gives a sharpened image.

图像增强的详细内容可以参考：PIL/ImageEnhance

除了以上介绍的内容外，Pillow还有很多强大的功能：

PIL.Image.alpha_comite(im1, im2)

PIL.Image.blend(im1, im2, alpha)

PIL.Imageite(image1, image2, mask)

PIL.Image.eval(image, args)

PIL.Image.fromarray(obj, mode=None)

PIL.Image.frombuffer(mode, size, data, decoder_name='raw', args)

使用Python合并多个有密码的EXCEL表格时，密码已知，该怎么改进一下代码实现合并？

PIL最重要的类是 Image class, 你可以通过多种方法创建这个类的实例；你可以从文件加载图像，或者处理其他图像, 或者从 scratch 创建。

【个问题】

如果打开文件下多个文件（不包含子目录）：

import glob

for filename in glob.glob(r"f:/py/.py"):

file = msoffcrypto.OffFile(open(filename, "rb"))

……[python] view plain copy

【第二个问题】

第二个问题提示'df0'没有声明，建议参考下concat用法

concat(objs, axis=0, join='outer', join_axes=None, ignore_index=False,

keys=None, lls=None, names=None, verify_integrity=False, copy=True):

pd.concat()只是单纯地把两个表拼接在一起，参数axis用于指定是行还是列，axis默认是0。当axis=0时，pd.concat([obj1, obj2])的效果与obj1.append(obj2)是相同的；当axis=1时，pd.concat([obj1, obj2], axis=1)的效果与 obj2, left_index=True, right_index=True, how=‘outer’)是相同的。objs：需要连接的对象，一般是列表或字典；axis：连接轴向；join：参数为‘outer’或‘inner’；join_axes=[]：指定自定义的索引； keys=[]：创建层次化索引；ignore_index=True：重建索引

df = pd.read_excel(decrypted)

data = pd.concat([df0, df1, ...], axis=0)

从你给的代码中看不出上面黑体标注的变量有些什么样的关系……

python可以做数据分析，好处是什么呢？怎么学习？

4、数据提取

1、检查数据表

Python中使用shape函数来查看数据表的维度，也就是行数和列数。你可以使用函数查看数据表的整体信息，使用dtypes函数来返回数据格式。Isnull是Python中检验空值的函数，你可以对整个数据表进行检查，也可以单独对某一列进行空值检查，返回的结果是逻辑值，包含空值返回True，不包含则返回False。使用unique函数查看值，使用Values函数用来查看数据表中的数值。

2、数据表清洗

Python中处理1、步，准备好数据集，这里是指，需要知道输入、输出（视任务而定，针对你这个问题，建议使用有监督模型）是什么。你可以准备一个文件夹，里面存放好植物叶子的图像，而每张图像对应一个标签（有病/没病，或者是多类别标签，可能具体到哪一种病）。空值的方法比较灵活，可以使用Dropna函数用来删除数据表中包含空值的数据，也可以使用fillna函数对空值进行填充。Python中dtype是查看数据格式的函数，与之对应的是astype函数，用来更改数据格式，Rename是更改列名称的函数，drop_duplicates函数删除重复值，replace函数实现数据替换。

3、数据预处理

数据预处理是对清洗完的数据进行整理以便后期的统计和分析工作，主要包括数据表的合并、排序、数值分列、数据分组及标记等工作。在Python中可以使用merge函数对两个数据表进行合并，合并的方式为inner，此外还有left、right和outer方式。使用ort_values函数和sort_index函数完成排序，使用where函数完成数据分组，使用split函数实现分列。

主要是使用三个函数：loc、iloc和ix，其中loc函数按标签值进行提取，iloc按位置进行提取，ix可以同时按标签和位置进行提取。除了按标签和位置提起数据以外，还可以按具体的条件进行数据，比如使用loc和isin两个函数配合使用，按指定条件对数据进行提取。

5、数据筛选汇总

Python中使用loc函数配合筛选条件来完成筛选功能，配合sum和 count函数还能实现excel中sumif和countif函数的功能。Python中使用的主要函数是groupby和pivot_table。groupby是进行分类汇总的函数，使用方法很简单，制定要分组的列名称就可以，也可以同时制定多个列名称，groupby 按列名称出现的顺序进行分组。

python的优点，很多人说了无数次，但是我还是要重复：简单、易学、免费开源、可扩展等等。还有就是python的库既强大又丰富，所以这些就是好处；

其次就是怎么学习：首先要了解的就是python的工作环境和基础语法知识点，还有一些正则表达式相关的知识点；然后是就是数据采集相关知识带你还有数据分析学习和可视化的学习

给一些建议，就是黑马程序员、传智播客，上面很多免费的学习资料，自己多去翻一下

Python做数据分析，肯定是因为Python更简单，内置了很多库，用简单的代码就可以实现强大的功能，想学习Python数据分析，可以找一些Python培训或者大数据培训的视频看看，里面都包含这一部分内容的！

随着人工智能时代呼声渐起，Python凭借其入门简单、应用广泛的优势成为很多想要入行互联网行业的人们的编程语言。如果你想学一门语言，可以从语言的适用性、学习的难易程度、企业主的要求几个方面考虑。从这几个角度看，学习Python都没有什么可挑剔的。如果你想要专业的学习Python开发，更多需要的是付出时间和精力，一般在2w左右。应该根据自己的实际需求去实地看一下，先好好试听之后，再选择适合自己的。只要努力学到真东西，前途自然不会。

python作word文档，如何合并单元格

>>> app=my.OffMatplotlib:.Word.GetInstance()

我所使用的样本word文件中包含两个Table第二个目标检测指将图像或者视频中的目标与不感兴趣的部分区分开，判断是否存在目标，并确定目标的具置。比如，想要确定这只狗所佩戴的眼睛的位置，输入一张，输出眼睛的位置（可视化后可以讲目标区域框出来）。Table是想要修改的

table.Cell(1,1).Select()用于选中这个样表的个单元格

app.Selection.MoveDown用于获得向下多选取3个单元格

app.Selection.Cells.Merge()用于执行合并工作

python数据分析是干什么的

se() 方法的第二个参数可以指定文件格式。

数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求化地开发数据的功能，发挥数据的作用。数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。

>>> im = Image.open("E:/photoshop/1.jpg")

数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立，但直到计算机的出现才使得实际作成为可能，并使得数据分析得以推广。数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。

Python数据分析可以做的事情有很多，具体如下：

、检查数据表

Python中使用shape函数来查看数据表的维度，也就是行数和列数。你可以使用函数查看数据表的整体信息，使用dtypes函数来返回数据格式。Lsnull是Python中检查空置的函数，你可以对整个数据进行检查，也可以单独对某一列进行空置检查，返回的结果是逻辑值，包括空置返回True，不包含则返回False。使用unique函数查看值，使用Values函数用来查看数据表中的数值。

第三，数据预处理

数据预处理是对清洗完的数据进行整理以便后期统计和分析工作，主要包括数据表的合并、排序、数值分列、数据分组以及标记等工作。在Python中可以使用merge函数对两个数据表进行合并，合并的方式为inner，此外还有left、right和outer方式。使用ort_values函数和sort_index函数完成排序，使用where函数完成数据分组，使用split函数实现分列。

第四，数据提取

主要是使用三个函数：loc、iloc和ix，其中loc函数按标准值进行提取，iloc按位置进行提取，ix可以同时按标签和位置进行提取。除了按标签和位置提取数据意外，还可以按照具体的条件进行提取。

第五，数据筛选汇总

Python中使用loc函数配合筛选条件来完成筛选功能，配合sum和count函数还能实现Excel中sumif和countif函数的功能。Python中使用的主要函数是groupby和pivot_table。

tensorflow怎么实现merge作

基本使用

使用 TensorFlow, 你必须明白 TensorFlow:

使用图 (graph) 来表示计算任务.

在被称之为 会话 (Session) 的上下文 (context) 中执行图.

使用 t

完成后，再将DataFrame通过 to_html 函数转化为HTML并填入到样式中。ensor 表示数据.

通过 变量 (Variable) 维护状态.

使用 feed 和 fetch 可以为任意的作(arbitrary operation) 赋值或者从其中获取数据.

综述

TensorFlow 是一print(df)个编程系统, 使用图来表示计算任务. 图中的被称之为 op

(operation 的缩写). 一个 op 获得 0 个或多个 Tensor, 执行计算,

产生 0 个或多个 Tensor. 每个 Tensor 是一个类型化的数组.

例如, 你可以将一小组图像集表示为一个四维浮点数数组,

这四个维度分别是 [batch, height, width, channels].

一个 TensorFlow 图描述了计算的过程. 为了进行计算, 图必须在 会话 里被启动.

会话 将图的 op 分发到诸如 CPU 或 GPU 之类的 设备 上, 同时提供执行 op 的方法.

这些方法执行后, 将产生的 tensor 返回. 在 Python 语言中, 返回的 tensor 是

numpy ndarray 对象; 在 C 和 C++ 语言中, 返回的 tensor 是

Python初学者如何入门？

金融的同学注意的是：可以直接调用Yahoo财im.paste(region, box)经数据绘图（真。。。）

1. 了解基本的计算机作：学习Python需要使用计算机，因此需要熟悉基本的计算机作，如文件管理、文件编辑等。

2. 安装Python环境：在学习Python之前，需要先安装Python环境，建议使用版本的Python 3.x。

3. 选择编程工具：Python有很多编程工具，如PyCharm、Visual Studio Code等，选择一款适合自己的编程工具可以提高学习效率。

4. 学习资料：有很多Python的学习资料可供选择，如文档、书籍、在线教程等，选择一种适合自己的学习方式可以更快地掌握Python，可以去B站看看老男孩他们家的Python视频

如何系统地学习Python 中 matplotlib，numpy，scipy，pandas

size = (128,128)

总结一下自己学习，接触了Numpy，Pandas，Matplotlib，Scipy，Scikit-learn，也算是入门，给出自己的轨迹（略去安装），并总结一下其他人的，有彩蛋。

Numpy：

来存储和处理大型矩阵，比Python自身的嵌套列表（nested list structure)结构要高效的多，本身是由C语言开发。这个是很基础的扩展，其余的扩展都是以此为基础。数据结构为ndarray,一般有三种方式来创建。

Python对象的转换

通过类似工厂函数numpy内置函数生成：np.arange,np.linspace.....

从硬盘读取，loadtxt

快速入门：Quickstart tutorial

Pandas:

基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地作大型数据集所需的工具。有统计意味的工具包，某些方面优于R软件。数据结构有一维的Series，二维的DataFrame(类似于Excel或者SQL中的表，如果深入学习，会发现Pandas和SQL相似的地方很多，例如merge函数)，三维的Panel（Pan（el) + da(ta) + s，知道名字的由来了吧）。学习Pandas你要掌握的是：

汇总和计算描述统计，处理缺失数据 ，层次化索引

清理、转换、合并、重塑、GroupBy技术

日期和时间数据类型及工具（日期处理方便地飞起）

快速入门：10 Minutes to pandas

Python中最的绘图系统，很多其他的绘图例如seaborn（针对pandas绘图而来）也是由其封装而成。创世人John Hunter于2012年离世。这个绘图系统作起来很复杂，和R的ggplot,latt绘图相比显得望而却步，这也是为什么我个人不丢弃R的原因，虽然调用

plt.style.use("ggplot")

绘制的图形可以大致按照ggplot的颜色显示，但是还是感觉很鸡肋。但是matplotlib的复杂给其带来了很强的定制性。其具有面向对象的方式及Pyplot的经典高层封装。

需要掌握的是：

散点图，折线图，条形图，直方图，饼状图，箱形图的绘制。

绘图的三大系统：pyplot，pylab(不)，面向对象

坐标轴的调整，添加文字注释，区域填充，及特殊图形patches的使用

Pyplot快速入门：Pyplot tutorial

Scipy：

方便、易于使用、专为科学和工程设计的Python工具包.它包括统计,优化,整合,线性代数模块,傅里叶变换,信号和图像处理,常微分imgEH = ImageEnhance.Contrast(imgE)方程求解器等等。

基本可以代替Matlab，但是使用的话和数据处理的关系不大，数学系，或者工程系相对用的多一些。（略）

近期发现有个statodel可以补充scipy.stats，时间序列支持完美

Scikit-learn：

关注机器学习的同学可以关注一下，很火的开源机器学习工具，这个方面很多例如去年年末Google开源的TensorFlow，或者Theano，caffe(贾扬清)，Keras等等，这是另外方面的问题。

图书：

Pandas的创始者：利用Python进行数据分析 (豆瓣)（力荐）

教材的：Scipy Lecture Notes（写的非常棒！遗憾缺少Pandas）

提升自己：机器学习实战 (豆瓣)

python匹配两个excel数据

在excel处理大量数据匹配过程中，虽然可以使用vlookup，但是数据量超过10万进行批量匹配的时候，效率非常，因此使用python。经查，发现python通过pandas库的merge可以实现类似于SQL中join的功能

import pandas as pd

import numpy as np

# %%

with pd.ExcelFile('xx.xlsx') as xls:

df1 = pd.read_excel(xls,'Sheet1')

df2 = pd.Python中处理空值的方法比较灵活，可以使用Dropna函数用来删除数据表中包括空值的数据，也可以使用fillna函数对空值进行填充。Python中dtype是查看数据格式的函数，与之对应的是asstype函数，用来更改数据格式，Rename是更改名称的函数，drop_duplicate函数函数重复值，replace函数实现数据转换。read_excel(xls,'Sheet2&##x27;key')

outer.to_excel('outer_function.xlsx',关于时间复杂度index=False,encoding='utf-8')

最终实现Sheet1和Sheet2基于相同key字段的匹配，拼接。