Jupyter Notebook：文件读写与图片操作实例及美化显示

本文档主要介绍了如何在Jupyter Notebook中进行文件读取、图片处理以及导出的相关操作。首先，作者强调了在使用matplotlib库时，通过`%matplotlib inline`设置可以让图片在代码运行时直接显示出来，无需额外调用`plt.show()`。 1. **文件读取**: 使用Python的pandas库中的`pd.read_csv()`函数可以方便地读取CSV格式的数据文件，如`pd.read_csv('./test.csv')`。这个函数会将数据转换成DataFrame对象，使得数据分析和处理变得更加直观。 2. **图片导入**: 通过`plt.imread(‘./d.jpg’)`, `plt`库的`imread`函数用于读取图片文件，将图片数据加载到内存中，为后续的图像处理做准备。 3. **文件导出**: 为了保存图片，可以使用`plt.savefig(‘./66.png’)`, 这里是直接保存图片为PNG格式。然而，如果图片显示为空白，可能是由于未正确保存当前图形。此时，需要使用`plt.gcf()`获取当前图形（类似于MATLAB中的句柄概念），然后保存，如`fig = plt.gcf(); fig.savefig('./666.jpg')`。 4. **多结果打印**: Jupyter Notebook默认只显示最后一个运行的结果。若想在代码中显示多个结果，可以通过设置`InteractiveShell.ast_node_interactivity = 'all'`来改变交互行为，使所有计算结果都能被显示。 本文不仅提供了基础的文件操作和图片处理技巧，还展示了如何解决在特定场景下（如图片空白或需要显示多个结果）可能出现的问题。这对于在Jupyter Notebook中进行数据分析、可视化或任何涉及文件操作的项目都十分实用。如果你在使用Jupyter Notebook过程中遇到类似问题，这篇文章提供了一个很好的参考指南。