用Python将100张png会合成一个直方图。

### 回答1：
可以使用Python的PIL库和numpy库来实现将100张png图片合成一个直方图的功能。具体的步骤如下：

1. 导入PIL库和numpy库。

from PIL import Image
import numpy as np

2. 定义一个函数来读取所有的png图片，并将它们转换为numpy数组。

def read_png_images():
    images = []
    for i in range(1, 101):
        image_path = f"image_{i}.png"
        image = Image.open(image_path)
        image_np = np.array(image)
        images.append(image_np)
    return images

3. 调用函数读取所有的png图片，并将它们合成一个直方图。

images = read_png_images()
histogram = np.concatenate(images, axis=1)

这样，就可以将100张png图片合成一个直方图了。

### 回答2：
要用Python将100张PNG图片合成一个直方图，可以按照以下步骤进行操作。

首先，需要导入所需的库。在Python中，可以使用PIL库（Python Imaging Library）来处理图片。可以使用以下代码导入PIL库：

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

接下来，可以创建一个空的numpy数组来存储所有图片的像素值。假设所有的图片都是相同大小的，可以使用以下代码创建一个空的numpy数组：

all_pixels = np.zeros((100, 256), dtype=int)

然后，可以使用一个循环来遍历每张图片，并将每张图片的像素值存储到all_pixels数组中。可以使用以下代码实现：

for i in range(100):
    image = Image.open(f"image{i}.png")  # 假设图片的文件名为image0.png, image1.png, image2.png, ...
    pixels = np.array(image)
    histogram = np.histogram(pixels, bins=256, range=(0, 255))[0]
    all_pixels[i] = histogram

在以上代码中，使用Image.open()函数打开每张图片，并将图片转换为numpy数组。然后，使用np.histogram()函数计算每张图片的直方图，并将直方图存储到all_pixels数组的第i行。

最后，可以使用np.sum()函数将所有直方图相加，得到合成的直方图。可以使用以下代码实现：

composite_histogram = np.sum(all_pixels, axis=0)  # 沿着行的方向求和

此时，composite_histogram数组存储了所有图片的直方图的合成结果。

为了观察合成的直方图，可以使用matplotlib库来绘制直方图。可以使用以下代码实现：

bins = np.arange(256)
plt.bar(bins, composite_histogram, align='center')
plt.xlabel('Pixel Value')
plt.ylabel('Frequency')
plt.title('Composite Histogram')
plt.show()

以上代码中，使用plt.bar()函数来绘制直方图，使用plt.xlabel()和plt.ylabel()函数来设置坐标轴标签，使用plt.title()函数来设置图表标题，并使用plt.show()函数来展示图表。

通过以上步骤，就可以使用Python将100张PNG图片合成一个直方图了。