python大圖套小圖,python大圖找小圖

本文目錄一覽：

• 1、Python 做散點圖時怎麼用一個個小圖片代替散點？
• 2、python 如何實現N個小圖標隨機不重疊放置到一個大圖裡？
• 3、python無縫拼接多張圖片
• 4、python 大圖中是否含有小圖
• 5、請問可以用python實現將大圖片變成小圖片處理嗎，這邊要做一個圖像識別，太大的分辨率運行慢
• 6、如何用python實現網絡圖節點權重的添加以及如何把一個非連通的大網絡圖分成多個小網絡圖

Python 做散點圖時怎麼用一個個小圖片代替散點？

大量重複漸變過程,不過現在要使漸變半徑小多。在畫布上隨… 那就差不多了。 用圖像調節去色,去掉圖像的顏色信息

python 如何實現N個小圖標隨機不重疊放置到一個大圖裡？

思路：

①畫布的大小已經確定，橫縱坐標位置最大值都是500

②以坐標左下角為零點，任選一個坐標作為圖片左上角的點，我們需要放進去的圖片縮放後的像素分別為(x,y)

③從上面的圖片可以看到，不管圖片怎麼旋轉，中間的區域都是隨便放，中間區域坐標範圍為[(x^2+y^2)^0.5,500-(x^2+y^2)^0.5]，由於坐標默認正方形，那麼橫縱坐標的範圍都是這個，在這個區間，你的圖片可以任意旋轉放置都不會出界

④四條邊和四個角算的原理跟上面一樣，這是一張圖片放置

⑤第二張以上的圖片放置也是一樣的，不同的是要加一個重合的判定，如果隨機的值生成的圖形跟圖片區域中得任意圖形重合，則再選取一個隨機數重新生成大小和旋轉，直至放進去沒有重合為止，重合可以通過面積運算，沒有交叉的區域設為0，交叉的區域設為1即可判斷。

⑥重複以上操作，直至15張全部放置完成即可

python無縫拼接多張圖片

經常需要將網店頁面上保存的多張詳情頁圖片，一鍵拼接為完整圖片，作為參考用，但在PS里拼接雖然簡單，但還是挺麻煩的，所以自己寫了這個小程序。

支持不同尺寸的圖片拼接，以文件名排序第一張為基準。

注意，建議提前將待拼接的圖片以“1.jpg,2.jpg…”的形式命名，以免拼接後順序不對。

python 大圖中是否含有小圖

用zoomed_inset_axes

import matplotlib.pyplot as plt

from matplotlib.ticker import MultipleLocator, FormatStrFormatter

from mpl_toolkits.axes_grid1.inset_locator import zoomed_inset_axes

from mpl_toolkits.axes_grid1.inset_locator import mark_inset

ax4ins =zoomed_inset_axes(ax4, 2.2, loc=1)

ax4ins.plot(wav4, flx4, color=’black’)

ax4ins.set_xlim(6800, 7800), ax4ins.set_ylim(40, 100)

ax4ins.set_xticks(np.arange(7000, 8000, 500))

ax4ins.set_yticks(np.arange(40, 100, 20))

#ax4ins.xaxis.set_minor_locator(MultipleLocator(50))

#ax4ins.yaxis.set_minor_locator(MultipleLocator(20))

ax4ins.yaxis.tick_right(), ax4ins.yaxis.set_label_position(“right”)

請問可以用python實現將大圖片變成小圖片處理嗎，這邊要做一個圖像識別，太大的分辨率運行慢

python有一個圖像處理庫——PIL，可以處理圖像文件。PIL提供了功能豐富的方法，比如格式轉換、旋轉、裁剪、改變尺寸、像素處理、圖片合併等等等等，非常強大。

舉個簡單的例子，調整圖片的大小:

12345678910111213141516171819

import Image infile = ‘D:\\original_img.jpg’outfile = ‘D:\\adjust_img.jpg’im = Image.open(infile)(x,y) = im.size #read image sizex_s = 250 #define standard widthy_s = y * x_s / x #calc height based on standard widthout = im.resize((x_s,y_s),Image.ANTIALIAS) #resize image with high-qualityout.save(outfile) print ‘original size: ‘,x,yprint ‘adjust size: ‘,x_s,y_s ”’OUTPUT:original size: 500 358adjust size: 250 179”’

如何用python實現網絡圖節點權重的添加以及如何把一個非連通的大網絡圖分成多個小網絡圖

networkx是python的一個庫，它為圖的數據結構提供算法、生成器以及畫圖工具。近日在使用ryu進行最短路徑獲取，可以通過該庫來簡化工作量。該庫採用函數方式進行調用相應的api，其參數類型通常為圖對象。

函數API的調用，按照以下步驟來創建構建圖：

1.networkx的加載

在python中調用networkx通常只需要將該庫導入即可

import networkx as nx

2.圖對象的創建

networkx提供了四種基本圖對象：Graph，DiGraph，MultiGraph，MultiDiGraph。

使用如下調用方式，可以創建以上四種圖對象的空圖。

G=nx.Graph()

G=nx.DiGraph()

G=nx.MultiGraph()

G=nx.MultiDiGraph()

在 networkx中，圖的各個節點允許以哈希表對象來表示，而對於圖中邊的各個參量，則可以通過與邊相關聯的方式來標識，一般而言，對於權重，用weight作為keyword，而對於其他的參數，使用者可以採用任何除weight以外的keyword來命名。

3.在2中，創建的只是一副空圖，為了得到一個有節點、有邊的圖，一般採用下面這個函數：

1

2

G.add_edge(1,2) #default edge data=1

G.add_edge(1,2) #specify edge data=0.9

add_edge()函數，該函數在調用時需要傳入兩個參數u和v，以及多個可選參數

u和v即圖中的兩個節點，如果圖中不存在節點，在調用時會自動將這兩個節點添加入內，同時構建兩個節點之間的連接關係，可選參數通常指這條邊的權重等關係參量。需要注意的是，如果圖中已經存在了這條邊，重新進行添加時會對這條邊進行跟新操作（也就是覆蓋了原有的信息）。

對於該函數，除了上述的構建方式以外，還有以下幾種方式來創建邊：

1

2

3

G.add_edge(*e) # single edge as tuple of two nodes

G.add_edge(1, 3, weight=7, capacity=15, length=342.7) #using many arguements to create edge

G.add_edges_from( [(1, 2)] ) # add edges from iterable container

有時候，當採用默認方式創建邊以後，我們可能還會往邊裡面添加邊的相關參數，這時候，可以採用下面的方式來更新邊的信息：

1

2

3

4

5

#For non-string attribute keys, use subscript notation.

G.add_edge(1, 2)

G[1][2].update({0: 5}) #更新邊的信息

G.edges[1, 2].update({0: 5}) #更新邊的信息

#上述兩種更新方式，擇一選取即可

細心的朋友可能注意到我在寫創建圖的內容的時候，提到了add_edges_from（）函數，該函數也是用來創建邊的，該方式與add_edges()略有不同，比之add_edges()採用一個一個節點的方式進行創建，它來的更為便利。這個函數在調用時，需要一個節點元組作為參數以及多個可選參數作為邊的信息。你可以這麼傳遞：

默認創建節點之間的邊：

1

G.add_edges_from([(u,v)])

也可以這麼寫，在創建的同時添加信息：

1

G.add_edges_from([(3, 4), (1, 4)], label=’WN2898′)　

通過上述方式，就構建了一個3-4-1的圖的連接，並給每條邊打上了標籤。

由此你就可以創建出自己的圖模型了。