jupyter notebook读取/导出文件/图片实例

在Python编程环境中，Jupyter Notebook 是一个非常受欢迎的交互式工具，它允许用户编写和运行代码，同时展示结果，包括文本、数据、图表等。在本文中，我们将深入探讨如何在Jupyter Notebook中读取、导出文件以及处理图片。 让我们来看看如何在Jupyter Notebook中读取文件。`pandas` 库提供了 `read_csv()` 函数，用于读取CSV格式的数据文件。例如： ```python import pandas as pd data = pd.read_csv('./test.csv') ``` 这段代码会将名为 `test.csv` 的文件加载到一个 `DataFrame` 对象中，你可以通过变量 `data` 访问这个数据。 接下来，我们讨论如何读取和显示图片。在Python中，可以使用 `matplotlib.pyplot` 库的 `imread()` 函数来读取图片： ```python import matplotlib.pyplot as plt image = plt.imread('./d.jpg') ``` 这段代码将图片 `d.jpg` 加载到变量 `image` 中，但仅读取并不显示。要显示图片，可以使用 `imshow()` 函数： ```python plt.imshow(image) ``` 至于导出文件，特别是保存图片，我们可以利用 `savefig()` 函数。但是，需要注意的是，直接使用 `savefig()` 可能会导致保存的图片为空白。这是因为默认情况下，Jupyter Notebook 不会自动显示图片。为了解决这个问题，我们需要获取当前图形对象（`figure`）并调用其 `savefig()` 方法： ```python fig = plt.gcf() # 获取当前图形 fig.savefig('./66.png') ``` 这里，`gcf()` 是 "Get Current Figure" 的缩写，它返回当前活动的图形对象。 对于图片的保存，有时可能需要调整图片的格式，例如从 `.jpg` 转换为 `.png`。在上面的例子中，我们已经展示了如何保存为 `.png` 格式。如果需要保存为其他格式，只需更改文件扩展名即可。 另外，Jupyter Notebook 默认情况下只显示最后一个输出结果。如果你想要在单个单元格中显示多个结果，可以修改Jupyter Notebook的设置。这可以通过执行以下代码实现： ```python from IPython.core.interactiveshell import InteractiveShell InteractiveShell.ast_node_interactivity='all' ``` 设置完成后，所有表达式的输出都会显示，而不仅仅是最后一个。 总结一下，Jupyter Notebook 提供了方便的接口来读取、显示和保存文件以及图片。`pandas` 和 `matplotlib` 库是进行这些操作的核心工具。理解并熟练运用这些函数和方法，能够极大地提高你在数据分析和可视化项目中的效率。