python数据分析1——numpy和手绘图的绘制

numpy弥补了python没有数组的缺陷，此库也是python数据分析的基础库，很多库都是在它的基础上建立起来的。
它最重要的是ndarray数组，可以直接通过其构建数组：

import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(a)

numpy有很多的功能，这里就不再重复，之前也学习过了。主要是学习了利用numpy的原理来将图像转换成手绘图：
首先了解一下，一张图片由很多的像素点组成，一个像素点可以由RGB来表示颜色，利用PIL库和numpy库可以将读取成一个数组，然后利用numpy的函数处理方法，来对数组进行处理，从而达到将色彩图转换成手绘图的效果，代码如下。

from PIL import Image
import numpy as np
a = np.array(Image.open('./tianan.jpg').convert('L')).astype('float')
depth = 10    #(0--100)
grad = np.gradient(a)   #取图像灰度的梯度值
gradx, grady = grad     #分别取横纵图像梯度值
gradx = gradx * depth/100.    #计算深度值对于梯度值的影响
grady = grady * depth/100.
A = np.sqrt(gradx**2 + grady**2 + 1.)
uni_x = gradx / A
uni_y = grady / A
uni_z = 1. / A
vec_el = np.pi / 2.2    #光源的俯视角度，弧度值
vec_az = np.pi / 4.     #光源的方位角度，弧度值
dx = np.cos(vec_el) * np.cos(vec_az)    #光源对x轴的影响
dy = np.cos(vec_el) * np.sin(vec_az)    #光源对y轴的影响
dz = np.sin(vec_el)           #光源对z轴的影响
b = 255 * (dx * uni_x + dy * uni_y +dz * uni_z)  #光源归一化
b = b.clip(0, 255)     #剪切，对溢出值进行处理
im = Image.fromarray(b.astype('uint8'))   #重构图像
im.save('./tiananHD.jpg')

原图：

效果图：