jupyter notebook载入大量图片

Jupyter Notebook加载大量图片时可能会遇到性能问题，因为每个图像文件都是一个独立的数据单元，一次性加载会占用较大的内存。为了更有效地处理这种情况，你可以考虑以下几种方法：

1. **逐步加载**：使用`Image`模块的`imread`函数时，可以指定`format=' pil_image'`，然后逐张读取和显示图片，而不是一次性读取所有图片。

import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image

for i in range(0, total_images, chunk_size):
    img = Image.open('image_{:0>4}.jpg'.format(i))
    # 显示图片并处理...

2. **生成器表达式**：通过生成器表达式，可以在需要时按需加载图片，而不是预先加载到内存中。

images = (Image.open('image_{:0>4}.jpg'.format(i)) for i in range(total_images))
# 对每张图片做操作...

3. **分块读取**：如果数据存储在外部目录，可以使用`os.listdir`配合`imgfile`库分批处理。

import os
import imgfile

image_files = imgfile.glob('path/to/images/*.jpg')
for batch in chunks(image_files, chunk_size):
    images = [Image.open(file) for file in batch]
    # 处理图片...

4. **使用`PIL.Image.Iterator`** 或 `io.BytesIO`：这两种方法可以逐行读取大尺寸图片，减少内存消耗。

5. **优化图片**：在加载前，对大型图片进行压缩或减小尺寸，降低其占用的空间。