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1. .jpg, .png, .gif

说到图片,我们首先会想到,几种常见图片格式,如:.jpg, .png, .gif 等。

但当我门在说图片的格式时,除了在说图片文件的后缀不同,还有什么不同呢?

事实上,图片的格式,在技术上,是指图片所遵循的压缩标准。更准确地说,是数字图像的压缩标准(计算机上的图片都是数字图像,即由 0 和 1 构成的二进制数字图像文件)。

可能会有人不明白,为什么图片的格式是压缩标准? 图片为什么要压缩? 难道存储在我们个人电脑的图片都是压缩的?

没错,不管是存储在我们个人电脑,手机,还是在网络上图片其实都是经过压缩后的图片数据。

那么,压缩前的原始图像数据又是什么样的? 以及为什么要对图像进行压缩?

2. 原始图像数据

不管是什么格式,或采用什么样的压缩标准,原始的图像数据其实都是一样的,而且也符合我门直观的理解。

例如,一张 4 × 4 (宽度和高度都是 4 个像素)的彩色图片,未压缩的的原始图像数据,就是一个 4 × 4 矩形网格,每一个网格代表一个像素。

而彩色图片的每一个像素,又是由 红,绿,蓝 三基色构成,如下图右边所示,红绿蓝,对应于 r g b 三个数值,也就是我常说的 RGB 色彩模式。

4乘4 彩色图片,这里进行了放大处理,右边和左边是同一张图,为像素标注了 RGB 数值

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所谓内置函数,就是无需import,就可以直接使用的函数

1. python2 & python3 内置函数统计

python2: 76 个

python3: 69 个

2. Python2与Python3公有的内置函数

2.1 数学计算(7个)

序号 函数 作用 示例
1 abs() 求绝对值 >>> abs(-1)
1
2 round() 将小数四舍五入,默认保留0位小数 >>> round(1.4)
1
>>> round(1.55, 1)
1.6
3 pow() 指数求幂, 等价于幂运算符: x**y >>> pow(2, 3)
8
4 min() 求可迭代对象的最小值, 传入字典,需要提供key参数,返回最小值对应键 >>> min([2, 1, 3])
1
>>> d={'a': 2, 'b':1}; min(d, key=d.get)
b
5 max() 求可迭代对象的最大值, 传入字典,需要提供key参数,返回最大值对应键 >>> max([2, 1, 3])
3
>>> d={'a': 2, 'b':1}; max(d, key=d.get)
a
6 sum() 求可迭代对象的和, 可提供初始累加值,默认为0 >>> sum([1, 2, 3])
6
>>> sum([1, 2, 3], 1)
7
7 divmod() 返回一对商和余数 >>> divmod(5, 2)
(2, 1)
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如果你想在jupyter notebook中交互式编写C以及C++,那么本文是为你而写^_^


1. 准备工作

为了减少安装过程中不必要的烦恼,影响你美美的心情,请确保目标机器上已经安装了Anaconda,下载地址:https://www.anaconda.com/distribution/#download-section。如已安装,请跳过。

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