python绘图如何在合适的位置标记字符
1、首先，直接搜索cmd打开，输入pip3installpillow，安装完成之后可以通过piplist命令查看是否已安装。
2、其次，在python文件开始位置引入pil库，定义图片，
3、最后，选择插入图片即可在合适位置标记字符。
Python实操：手把手教你用Matplotlib把数据画出来
作者：迈克尔·贝耶勒（Michael Beyeler）如需转载请联系华章 科技如果已安装Anaconda Python版本，就已经安装好了可以使用的 Matplotlib。否则，可能要访问官网并从中获取安装说明：正如使用np作为 NumPy 的缩写，我们将使用一些标准的缩写来表示 Matplotlib 的引入：在本书中，plt接口会被频繁使用。让我们创建第一个绘图。假设想要画出正弦函数sin(x)的线性图。得到函数在x坐标轴上0≤x＜10内所有点的值。我们将使用 NumPy 中的 linspace 函数来在x坐标轴上创建一个从0到10的线性空间，以及100个采样点：可以使用 NumPy 中的sin函数得到所有x点的值，并通过调用plt中的plot函数把结果画出来：你亲自尝试了吗？发生了什么吗？有没有什么东西出现？实际情况是，取决于你在哪里运行脚本，可能无法看到任何东西。有下面几种可能性：1. 从.py脚本中绘图如果从一个脚本中运行 Matplotlib，需要加上下面的这行调用：在脚本末尾调用这个函数，你的绘图就会出现！2. 从 IPython shell 中绘图这实际上是交互式地执行Matplotlib最方便的方式。为了让绘图出现，需要在启动 IPython 后使用所谓的%matplotlib魔法命令。接下来，无须每次调用plt.show()函数，所有的绘图将会自动出现。3. 从 Jupyter Notebook 中绘图如果你是从基于浏览器的 Jupyter Notebook 中看这段代码，需要使用同样的%matplotlib魔法命令。然而，也可以直接在notebook中嵌入图形，这会有两种输出选项：在本书中，将会使用inline选项：现在再次尝试一下：上面的命令会得到下面的绘图输出结果：如果想要把绘图保存下来留作以后使用，可以直接在 IPython 或者 Jupyter Notebook 使用下面的命令保存：仅需要确保你使用了支持的文件后缀，比如.jpg、.png、.tif、.svg、.eps或者.pdf。作为本章最后一个测试，让我们对外部数据集进行可视化，比如scikit-learn中的数字数据集。为此，需要三个可视化工具：那么开始引入这些包吧：第一步是载入实际数据：如果没记错的话，digits应该有两个不同的数据域：data域包含了真正的图像数据，target域包含了图像的标签。相对于相信我们的记忆，我们还是应该对digits稍加 探索 。输入它的名字，添加一个点号，然后按Tab键：digits.，这个操作将向我们展示digits也包含了一些其他的域，比如一个名为images的域。images和data这两个域，似乎简单从形状上就可以区分。两种情况中，第一维对应的都是数据集中的图像数量。然而，data中所有像素都在一个大的向量中排列，而images保留了各个图像8×8的空间排列。因此，如果想要绘制出一副单独的图像，使用images将更加合适。首先，使用NumPy的数组切片从数据集中获取一幅图像：这里是从1797个元素的数组中获取了它的第一行数据，这行数据对应的是8×8=64个像素。下面就可以使用plt中的imshow函数来绘制这幅图像：上面的命令得到下面的输出：此外，这里也使用cmap参数指定了一个颜色映射。默认情况下，Matplotlib 使用MATLAB默认的颜色映射jet。然而，在灰度图像的情况下，gray颜色映射更有效。最后，可以使用plt的subplot函数绘制全部数字的样例。subplot函数与MATLAB中的函数一样，需要指定行数、列数以及当前的子绘图索引（从1开始计算）。我们将使用for 循环在数据集中迭代出前十张图像，每张图像都分配到一个单独的子绘图中。这会得到下面的输出结果：关于作者：Michael Beyeler，华盛顿大学神经工程和数据科学专业的博士后，主攻仿生视觉计算模型，用以为盲人植入人工视网膜（仿生眼睛），改善盲人的视觉体验。 他的工作属于神经科学、计算机工程、计算机视觉和机器学习的交叉领域。同时他也是多个开源项目的积极贡献者。本文摘编自《机器学习：使用OpenCV和Python进行智能图像处理》，经出版方授权发布。
