這篇“Python可視化技巧實(shí)例代碼分析”文章的知識(shí)點(diǎn)大部分人都不太理解，所以小編給大家總結(jié)了以下內(nèi)容，內(nèi)容詳細(xì)，步驟清晰，具有一定的借鑒價(jià)值，希望大家閱讀完這篇文章能有所收獲，下面我們一起來(lái)看看這篇“Python可視化技巧實(shí)例代碼分析”文章吧。

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如下圖所示：

在示例照片當(dāng)中有著各種各樣的顏色，我們將通過(guò)Python中的可視化模塊以及opencv模塊來(lái)識(shí)別出圖片當(dāng)中所有的顏色要素，并且將其添加到可視化圖表的配色當(dāng)中。

導(dǎo)入模塊并加載圖片

那么按照慣例，第一步一般都是導(dǎo)入模塊，可視化用到的模塊是matplotlib模塊，我們將圖片中的顏色抽取出來(lái)之后會(huì)保存在顏色映射表中，所以要使用到colormap模塊，同樣也需要導(dǎo)入進(jìn)來(lái)。

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.patches as patches
import matplotlib.image as mpimg
from PIL import Image
from matplotlib.offsetbox import OffsetImage, AnnotationBbox
import cv2
import extcolors
from colormap import rgb2hex

然后我們先來(lái)加載一下圖片，代碼如下：

input_name = 'test_1.png'
img = plt.imread(input_name)
plt.imshow(img)
plt.axis('off')
plt.show()
output

提取顏色并整合成表格

我們調(diào)用的是extcolors模塊來(lái)從圖片中提取顏色，輸出的結(jié)果是RGB形式呈現(xiàn)出來(lái)的顏色，代碼如下：

colors_x = extcolors.extract_from_path(img_url, tolerance=12, limit = 12)
colors_x

output

([((3, 107, 144), 180316),
 ((17, 129, 140), 139930),
 ((89, 126, 118), 134080),
 ((125, 148, 154), 20636),
 ((63, 112, 126), 18728),
 ((207, 220, 226), 11037),
 ((255, 255, 255), 7496),
 ((28, 80, 117), 4972),
 ((166, 191, 198), 4327),
 ((60, 150, 140), 4197),
 ((90, 94, 59), 3313),
 ((56, 66, 39), 1669)],
538200)

我們將上述的結(jié)果整合成一個(gè)DataFrame數(shù)據(jù)集，代碼如下：

def color_to_df(input_color):
 colors_pre_list = str(input_color).replace('([(', '').split(', (')[0:-1]
 df_rgb = [i.split('), ')[0] + ')' for i in colors_pre_list]
 df_percent = [i.split('), ')[1].replace(')', '') for i in colors_pre_list]
 # 將RGB轉(zhuǎn)換成十六進(jìn)制的顏色
 df_color_up = [rgb2hex(int(i.split(", ")[0].replace("(", "")),
int(i.split(", ")[1]),
int(i.split(", ")[2].replace(")", ""))) for i in df_rgb]
 df = pd.DataFrame(zip(df_color_up, df_percent), columns=['c_code', 'occurence'])
 return df

我們嘗試調(diào)用上面我們自定義的函數(shù)，輸出的結(jié)果至DataFrame數(shù)據(jù)集當(dāng)中。

df_color = color_to_df(colors_x)
df_color

output

繪制圖表

接下來(lái)便是繪制圖表的階段了，用到的是matplotlib模塊，代碼如下：

fig, ax = plt.subplots(figsize=(90,90),dpi=10)
wedges, text = ax.pie(list_precent,
 labels= text_c,
 labeldistance= 1.05,
 colors = list_color,
 textprops={'fontsize': 120, 'color':'black'}
)
plt.setp(wedges, width=0.3)
ax.set_aspect("equal")
fig.set_facecolor('white')
plt.show()

output

從出來(lái)的餅圖中顯示了每種不同顏色的占比，我們更進(jìn)一步將原圖放置在圓環(huán)當(dāng)中。

imagebox = OffsetImage(img, zoom=2.3)
ab = AnnotationBbox(imagebox, (0, 0))
ax1.add_artist(ab)

output

最后制作一張調(diào)色盤，將原圖中的各種不同顏色都羅列開來(lái)，代碼如下：

## 調(diào)色盤
x_posi, y_posi, y_posi2 = 160, -170, -170
for c in list_color:
 if list_color.index(c) <= 5:
 y_posi += 180
 rect = patches.Rectangle((x_posi, y_posi), 360, 160, facecolor = c)
 ax2.add_patch(rect)
 ax2.text(x = x_posi+400, y = y_posi+100, s = c, fontdict={'fontsize': 190})
 else:
 y_posi2 += 180
 rect = patches.Rectangle((x_posi + 1000, y_posi2), 360, 160, facecolor = c)
 ax2.add_artist(rect)
 ax2.text(x = x_posi+1400, y = y_posi2+100, s = c, fontdict={'fontsize': 190})
ax2.axis('off')
fig.set_facecolor('white')
plt.imshow(bg)
plt.tight_layout()

output

實(shí)戰(zhàn)環(huán)節(jié)

這一塊兒是實(shí)戰(zhàn)環(huán)節(jié)，我們將上述所有的代碼封裝成一個(gè)完整的函數(shù)。

def exact_color(input_image, resize, tolerance, zoom):
 output_width = resize
 img = Image.open(input_image)
 if img.size[0] >= resize:
 wpercent = (output_width/float(img.size[0]))
 hsize = int((float(img.size[1])*float(wpercent)))
 img = img.resize((output_width,hsize), Image.ANTIALIAS)
 resize_name = 'resize_'+ input_image
 img.save(resize_name)
 else:
 resize_name = input_image

 fig.set_facecolor('white')
 ax2.axis('off')
 bg = plt.imread('bg.png')
plt.imshow(bg)
 plt.tight_layout()
 return plt.show()

exact_color('test_2.png', 900, 12, 2.5)

output

以上就是關(guān)于“Python可視化技巧實(shí)例代碼分析”這篇文章的內(nèi)容，相信大家都有了一定的了解，希望小編分享的內(nèi)容對(duì)大家有幫助，若想了解更多相關(guān)的知識(shí)內(nèi)容，請(qǐng)關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道。

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