女友让我给她论文的图片上加上字母序号，本来觉得是个很简单的事情，但那个白底黑字的圆圈序号却难住了我，
试了几个常用的软件，都不行。
后来用
PS
+
动作，倒是能搞出来，不过也不容易，正好那天没搞完，于是拿回自己家做，但我的电脑上又没有
PS，
所以就用
python
实现了。
效果图
这里用的图片全是
240X240
的，按文件名的首字母作为序号，PIL
虽然可以计算文字的尺寸，但类似
D
这样的字符依然不能处于圆圈的正中，所以还对个别字符做了偏移设置，本来想用
aggdraw
画圆圈的，能平滑
一些，不过安装了好几次，都以失败告终，最终放弃。
?
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41
#!/usr/bin/env
python
#-*-
coding:
utf-8
-*-
import
os,
sys,
fnmatch
import
Image,
ImageDraw,
ImageFont
def
process_picture(filename):
seq
=
os.path.split(filename)[-1][0].upper()
img
=
Image.open(os.path.join(input_dir,
filename))
draw
=
ImageDraw.Draw(img)
#
在右下角画白底黑框圆圈
draw.ellipse((215,
215,
235,
235),
outline='black',
fill='white')
#
将字母序号写入到圆圈内
font
=
ImageFont.truetype('fonts/Times
New
Roman.ttf',
20)
#
计算文字居中的位置
text_size
=
draw.textsize(seq,
font)
x
=
(20
/
2)
-
(text_size[0]
/
2)
y
=
(20
/
2)
-
(text_size[1]
/
2)
#
字母偏移量
offsets
=
{'A':
1,
'B':
1,
'E':
1,
'D':
2}
offset
=
offsets.get(seq,
0)
draw.text((215
+
x
+
offset,
215
+
y),
seq,
font=font,
fill='black')
#
save
image
img.save(os.path.join(output_dir,
filename),
'JPEG')
if
__name__
==
'__main__':
if
len(sys.argv)
<
3:
'Usage:
python
drawseq.py
<input_dir>
<output_dir>'
sys.exit(1)
input_dir,
output_dir
=
sys.argv[1:3]
os.path.exists(output_dir)
or
os.makedirs(output_dir)
for
filename
in
os.listdir(input_dir):
if
fnmatch.fnmatch(filename.lower(),
'*.jpg'):
process_picture(filename)
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今天开始琢磨用Python画图，没使用之前是一脸懵的，我使用的开发环境是Pycharm，这个输出的是一行行命令，这个图画在哪里呢？ 搜索之后发现，它会弹出一个对话框，然后就开始画了，比如下图第一个常用的库是Turtle，它是Python语言中一个很流行的绘制图像的函数库，这个词的意思就是乌龟，你可以想象下一个小乌龟在一个x和y轴的平面坐标系里，从原点开始根据指令控制，爬行出来就是绘制的图形了。 它最常用的指令就是旋转和移动，比如画个圆，就是绕着圆心移动；再比如上图这个怎么画呢，其实主要就两个命令： turtle.forward(200) turtle.left(170) 第一个命令是移动200个单位并画出来轨迹 第二个命令是画笔顺时针转170度，注意此时并没有移动，只是转角度 然后呢？ 循环重复就画出来这个图了 好玩吧。 有需要仔细研究的可以看下这篇文章 https://blog.csdn.net/zengxiantao1994/article/details/76588580 ，这个牛人最后用这个库画个移动的钟表，太赞了。Turtle虽好玩，但是我想要的是我给定数据，然后让它画图，这里就找到另一个常用的画图的库了。 Matplotlib是python最著名的绘图库，它提供了一整套和matlab相似的命令API，十分适合交互式地行制图。其中，matplotlib的pyplot模块一般是最常用的，可以方便用户快速绘制二维图表。 使用起来也挺简单， 首先import matplotlib.pyplot as plt 导入画图的图。 然后给定x和y，用这个命令plt.plot(x, y)就能画图了，接着用plt.show()就可以把图形展示出来。 接着就是各种完善，比如加标题，设定x轴和y轴标签，范围，颜色，网格等等，在 https://blog.csdn.net/guoziqing506/article/details/78975150 这篇文章里介绍的很详细。 现在互联网的好处就是你需要什么内容，基本上都能搜索出来，而且还是免费的。我为什么要研究这个呢？当然是为了用，比如我把比特币的曲线自己画出来可好？ 假设现在有个数据csv文件，一列是日期，另一列是比特币的价格，那用这个命令画下： 这两列数据读到pandas中，日期为df['time']列，比特币价格为df['ini']，那我只要使用如下命令 plt.plot(df['time'], df['ini']) plt.show() 就能得到如下图：自己画的是不是很香，哈哈！ 然后呢，我在上篇文章 https://www.jianshu.com/p/d4013d8a73de 中介绍过求Ahr999指数，那可不可以也放到这张图中呢？不就是加一条命令嘛 plt.plot(df['time'], df['Ahr999']) 图形如下：但是，Ahr999指数怎么就一条线不动啊， 原来两个Y轴不一致，显示出来太怪了，需要用多Y轴，问题来了。 继续谷歌一下，把第二个Y轴放右边就行了，不过呢得使用多图，重新绘制 fig = plt.figure() # 多图 ax1 = fig.add_subplot(111) ax1.plot(df['time'], df['ini'], label="BTC price") # 绘制第一个图比特币价格 ax1.set_ylabel('BTC price') # 加上标签# 第二个直接对称就行了 ax2 = ax1.twinx()# 在右边增加一个Y轴 ax2.plot(df['time'], df['Ahr999'], 'r', label="ahr999") # 绘制第二个图Ahr999指数，红色 ax2.set_ylim([0, 50])# 设定第二个Y轴范围 ax2.set_ylabel('ahr999')plt.grid(color="k", linestyle=":")# 网格 fig.legend(loc="center")#图例 plt.show() 跑起来看看效果，虽然丑了点，但终于跑通了。这样就可以把所有指数都绘制到一张图中，等等，三个甚至多个Y轴怎么加？这又是一个问题，留给爱思考爱学习的你。 有了自己的数据，建立自己的各个指数，然后再放到图形界面中，同时针对异常情况再自动进行提醒，比如要抄底了，要卖出了，用程序做出自己的晴雨表。
