安装python后如何画画_【Python学习】安装Python和绘图示例

从前猫王国里有一只白猫&＃xff0c;名叫索菲亚&＃xff0c;她学习用Python编程。

Vamei

Vamei书写了Python教程系列文章&＃xff0c;他是索菲亚的引路人。当时索菲亚写论文&＃xff0c;发现用Python所simulation很简洁精美功能强大。

Python是一种解释性编程语言&＃xff0c;也就是说不需要生成可执行程序&＃xff0c;直接执行脚本(.py文件)。所以Python程序执行时&＃xff0c;解释器必须运行。Python3即解释器。这和C不同&＃xff0c;C语言是用编辑器(compiler)Github haoel)说网站开发需要用Java。 Python在学术研究和中小型项目很适用。

本文索菲亚介绍Python的绘图功能。内容尽可能地self-contained。所以从安装Python开始写起&＃xff0c;并推荐一个神一般存在的Python3教程。

1. 安装Python

索菲亚用MacBook Pro电脑&＃xff0c;操作系统是macOS Mojave&＃xff0c;Version10.14.5。

由于索菲亚安装Python已经很久了&＃xff0c;不是实录&＃xff0c;仅仅是介绍官方网站文字

程序安装次第是Xcode、Homebrew、Python、Pip、Jupyter。

安装Xcode(可选)

Xcode是Mac的计算器功能调用环境&＃xff0c;即Mac编程环境&＃xff0c;通常Mac自带Xcode&＃xff0c;便不需要再安装了。

安装Homebrew

Homebrew是Xcode的package manager&＃xff0c;即文件下载和安装工具。是不是Mac也自带了&＃xff1f;

如果需要安装&＃xff0c;安装操作是输入命令&＃xff1a;

$ ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)"

安装Python 3

安装操作是输入命令&＃xff1a;

$ brew install python

安装pip3(可选)

Python 3的package manager工具是pip3(Python 2的package manager工具是pip)。

Python 3自带pip3。请试试以下命令。

pip3 install numpy

通常学术仿真常用的python package还有数据处理scipy&＃xff0c;绘图的matplotlib。下文会介绍matplotlib.pyplot。

5.安装Jupyter

脚本editor。用TextEdit就可以编辑Python脚本&＃xff0c;但Python对缩进很苛刻&＃xff0c;需要专业的editor。

索菲亚查找过、尝试过很多best editors&＃xff0c;vi、emacs、IDLE&＃xff0c;还有专业程序员常用编辑器&＃xff0c;体积巨大。索菲亚最喜欢Jupyter&＃xff0c;支持中文注释&＃xff0c;事实上&＃xff0c;Jupyter有两种输入框(Cell)&＃xff0c;1)Python代码或2)Markdown。所以对文字的支持强大。

索菲亚认为Mac Terminal中执行Python&＃xff0c;确实既可以直接编程&＃xff0c;又可以执行脚本文件。而Jupyter也有这两个功能。

安装操作

$ pip3 install "ipython[notebook]"

运行Jupyter&＃xff0c;需要switch到目标文件夹&＃xff0c;输入命令&＃xff1a;

$ python3 -m IPython notebook

可以发现Jupyter在浏览器中执行。该文件夹及其子文件夹是Jupyter的工作文件夹。

上文提到Python对文字的支持强大。推荐一个例子&＃xff1a;NetworkX Tutorial这个网页在文末可以下载.ipynb Jupyter文档。下载后&＃xff0c;拷贝至Jupyter的工作文件夹&＃xff0c;可以双击打开。

现在来尝试新建自己的Python程序。

2. Python 3教程

W3Cschool有一个Python 3教程&＃xff0c;very basic&＃xff0c;beautiful。而且有一个“赞赏支持”功能&＃xff0c;“您的支持将鼓励我们做得更好”。

索菲亚很遗憾自己没有早一点看到这个系列&＃xff0c;因为这需要搜索非常基本的关键词才能看到&＃xff0c;比如索菲亚恰巧搜索了 "python 数据结构"。(这篇博文从几天前首次写完&＃xff0c;每天索菲亚有新发现&＃xff0c;然后不停地打补丁&＃xff0c;已经看不出来学习路线了。也许该另开一个博文。)

3. 绘图程序

绘图可以用PIL(Python image library)package逐个pixel基础绘图&＃xff0c;也可以调用绘图package。

下面的示例参考的是Jackson Gabbard的open sourcenkmk.me有一个优雅、全面的介绍&＃xff0c;有大量举例

2.1 基础绘图

在Jupyter 选择合适的文件夹&＃xff0c;new python 3&＃xff0c;可以看到另一个浏览器窗口untitled&＃xff0c;请在左上角rename&＃xff0c;比如PillowExamples并在文件夹下产生PillowExamples.ipynd文件&＃xff0c;这个文件即源码数据&＃xff0c;不再有.py文件。

在命令行(cell)输入Python 代码&＃xff1a;

from PIL import Image

#Image坐标原点在左上角&＃xff0c;X轴向右&＃xff0c;Y轴向下。

#RGB颜色的取值示例0x123456&＃xff0c;R是0x56&＃xff0c;G是0x34&＃xff0c;B是0x12。

#image.putpixel((x, y), 0xff0000)

#image.putpixel((x, y), (r, g, b))

#image.putpixel((x, y), (r, g, b, a)) 如果使用RGBA颜色的话&＃xff0c;A是alpha&＃xff0c;opacity&＃xff0c;100%表示不透明。

img_size &＃61; 300

bg_color &＃61; 0xFFFFFF #white

im &＃61; Image.new(&＃39;RGB&＃39;, (img_size, img_size), bg_color)

for y in range(img_size):

for x in range(int(img_size/3)):

im.putpixel((x, y), (0xff, 0, 0xff)) #magenta

for x in range(int(img_size/3),int(img_size*2/3)):

im.putpixel((x, y), (0xff, 0xff, 0))# yellow

for x in range(int(img_size*2/3),img_size):

im.putpixel((x, y), (0, 0xff, 0xff))#cyan

im.show()

另一个示例是在背景图片上写文字&＃xff0c;制作一张生日卡片

2.2 调用绘图功能包matplotlib.pyplot

matplotlib.pyplot

plot函数用于画点和线&＃xff0c;同时有autoscale功能&＃xff0c;即坐标会自动适配展示所绘的图。

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot([1, 2, 3], [1, 4, 9], &＃39;o--&＃39;)

plt.xlabel(&＃39;time (s)&＃39;)

plt.show()

plot还有第三个参数用于规定点和线的风格&＃xff0c;还可以用数组表示点&＃xff0c;数组需要numpy package。例如&＃xff0c;

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

# evenly sampled time at 200ms intervals

t &＃61; np.arange(0., 5., 0.2)

#t是一维数组, 可以用print(t)观察

# red dashes, blue squares and green triangles

plt.plot(t, t, &＃39;r--&＃39;, t, t**2, &＃39;bs&＃39;, t, t**3, &＃39;g^&＃39;)

plt.title(&＃39;Dots show&＃39;)

plt.xlabel(&＃39;time (s)&＃39;)

plt.ylabel(&＃39;Functions&＃39;)

plt.show()

组合型参数&＃39;r--&＃39;表示red&＃xff0c;虚线。其他参数请用英文单词直觉理解。Python 函数的介绍有时不严谨&＃xff0c;我想是作者认为脚本语言本身即英文文本说明。

如果画圆

import matplotlib.pyplot as plt

ax &＃61; plt.gca()#Get Current Axes

c1&＃61;plt.Circle((0, 0), 0.2, color&＃61;&＃39;r&＃39;, alpha&＃61;0.5)

c2&＃61;plt.Circle((1, 1), 0.5, color&＃61;&＃39;cyan&＃39;, alpha&＃61;0.5, clip_on&＃61;False)

ax.add_patch(c1)

ax.add_patch(c2)

ax.add_artist(plt.Circle((1, 0), 0.5, color&＃61;&＃39;grey&＃39;, alpha&＃61;0.5, clip_on&＃61;True))

#The difference between ax.add_patch(..) and ax.add_artist(..)

#of the two, only the former makes autoscaling machinery take the circle into account.

#Use adjustable&＃61;&＃39;box-forced&＃39; to make the plot area square-shaped as well.

ax.set_aspect(&＃39;equal&＃39;, adjustable&＃61;&＃39;datalim&＃39;)

ax.plot() #Causes an autoscale update.

plt.show()

如何读一张图片&＃xff0c;即如何load一个图片文档。

#参考&＃xff1a;

#[1]StackOverFlow, Reading images in python, Asked: Gerges, Answered: Shai Léger, https://stackoverflow.com/questions/48729915/reading-images-in-python

import matplotlib.pyplot as plt

import matplotlib.image as mpimg

img&＃61;mpimg.imread(&＃39;/path/colorwheel2.eps&＃39;) #请用正确的图片文件路径

imgplot &＃61; plt.imshow(img)

参考&＃xff1a;