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Python 之 使用 PIL 库做图像处理

1. 简介。 图像处理是一门应用非常广的技术,而拥有非常丰富第三方扩展库的 Python 当然不会错过这一门盛宴。PIL (Python Imaging Library)是 Python 中最常用的图像处理库,目前版本为 1.1.7,我们可以在这里下载学习和查找资料。 Image 类是 PIL 库中一个非常重要的类,通过这个类来创建实例可以有直接载入图像文件,读取处理过的图像和通过抓取的方法得到的图像这三种方法。 2. 使用。 导入 Image 模块。然后通过 Image 类中的 open 方法即可载入一个图像文件。如果载入文件失败,则会引起一个 IOError ;若无返回错误,则 open 函数返回一个 Image 对象。现在,我们可以通过一些对象属性来检查文件内容,即: 1 >>> import Image 2 >>> im = Image.open( " j.jpg " ) 3 >>> print im.format, im.size, im.mode 4 JPEG ( 440 , 330 ) RGB 这里...

pandas处理缺失数据

NA处理方法 方法 说明 dropna 根据各标签的值中是否存在缺失数据对轴标签进行过滤,可通过阈值调节对缺失值得容忍度 fillna 用指定值或插值方法(如ffill和bfill)填充缺失数据 isnull 返回一个含有布尔值的对象,这些布尔值表示哪些值是缺失值NA,该对象的类型与源类型一样 notnull isnull的否定式 滤除缺失数据(dropna) Series In [ 1 ]: import pandas as pd In [ 2 ]: from pandas import DataFrame, Series In [ 3 ]: import numpy as np In [ 4 ]: from numpy import nan as NA In [ 5 ]: data = Series([ 1 , NA, 3.5 , NA, 7 ]) In [ 6 ]: data.dropna() Out[ 6 ]: 0 1.0 2 3.5 4 7.0 dtype: float64 In [ 7 ]: data[data.notnull()] Out[ 7 ]: 0 1.0 2 3....

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