但是这样PIL，matplotlib等其他东西就消失了

如果你在使用Jupyter Notebook时发现PIL，matplotlib等其他库消失了，可以尝试重新安装它们。你可以使用以下命令重新安装这些库：

!pip install pillow
!pip install matplotlib

如果你在Anaconda环境下使用Jupyter Notebook，可以使用以下命令重新安装这些库：

conda install pillow
conda install matplotlib

如果重新安装这些库仍然无法解决问题，请确认你是否在正确的环境下运行Jupyter Notebook。你可以使用以下命令来查看当前环境：

!conda info --envs

然后使用以下命令来切换到正确的环境：

!conda activate <environment_name>

其中`<environment_name>`是你想要切换到的环境名称。

相关问题

使用PIL、Matplotlib、Numpy对模糊老照片进行修复

对于模糊老照片的修复，可以结合使用PIL、Matplotlib和Numpy等Python库，下面是一个简单的示例：

from PIL import Image
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取模糊老照片
image = Image.open('old_photo.jpg')

# 转换为灰度图像
gray = image.convert('L')

# 将图像转换为Numpy数组
array = np.asarray(gray)

# 中值滤波进行去噪
median = np.median(array)
sigma = 0.33
lower = int(max(0, (1.0 - sigma) * median))
upper = int(min(255, (1.0 + sigma) * median))
array = np.uint8(np.clip((array - lower) / (upper - lower) * 255, 0, 255))

# 使用均值滤波进行平滑
array = cv2.blur(array, (5, 5))

# 显示修复后的图像
plt.imshow(array, cmap='gray')
plt.show()

# 保存修复后的图像
new_image = Image.fromarray(array)
new_image.save('repaired_photo.jpg')

上述代码中，我们首先使用PIL库读取了模糊老照片，并将其转换为灰度图像。然后，我们使用Numpy库将图像转换为Numpy数组，并使用中值滤波进行去噪和均值滤波进行平滑处理。最后，我们使用Matplotlib库显示修复后的图像，并使用PIL库保存修复后的照片。

需要注意的是，实际上照片修复是一项非常复杂的任务，需要结合多种技术和算法进行处理，因此上述代码只是提供了一个简单的示例，具体的修复效果和方法需要根据实际情况进行调整和选择。

如何在python中安装pil库和matplotlib库

要安装PIL库和Matplotlib库，你可以使用pip命令。

对于PIL库，你可以运行以下命令来安装：

pip install pillow

对于Matplotlib库，你可以运行以下命令来安装：

pip install matplotlib

确保你的Python环境已经正确安装并且pip已经更新到最新版本。运行这些命令后，PIL库和Matplotlib库将会被安装到你的Python环境中。