名为img.resize的函数img.resize((width，height )，Image.ANTIALIAS ) )。
第二个参数：
Image.NEAREST :低质量
Image.BILINEAR :双线性
Image.BICUBIC :三次样条插值
Image.ANTIALIAS :高质量
numpy.Array(object，dtype=None，copy=True，order=‘k’，subok=False，ndmin=0) )
角色：创建数组
参数说明：
object:数组
公开数组接口的对象、__array__方法返回数组中的对象或任何(嵌套)序列。
dtype :数据类型，可选
数组所需的数据类型。 如果未指定，则类型被确定为保留序列中对象所需的最小类型。 此参数仅适用于" upcast "数组。 对于下变频，请使用. astype(t )方法。
复制： bool，可选
如果为true (默认值)，则复制对象。 否则，只有在__array__返回副本且obj是嵌套序列或需要复制才能满足其他要求(dtype、序列等)时，才会进行复制。
订单： k、a、c、f、选项
指定阵列的内存布局。 如果object不是数组，则新创建的数组将按c顺序排列，除非指定了“f”。 在这种情况下，Fortran按顺序排列。 object为数组时，以下内容成立。
如果由于其他原因复制了copy=False，则结果copy=True与a的一些例外情况相同。 请参阅“评论”部分。 默认顺序为“k”。
subok : bool，可选
如果为True，则传递子类。 否则，返回的数组将被强制为基类数组(缺省)。
ndmin : int，可选
指定结果数组应具有的最小维数。 根据需要预先设定形状。
返回值： out:ndarray
img_array.reshape
修改行和列
使用. astype函数转换dtype
使用对象. astype ()。
float _ arr=arr.as type (NP.float 64 ) )。
#将浮点数转换为整数时，小数部分将被截断
np.multiply (函数
函数的作用
将数组与矩阵对应位置相乘，输出与乘法数组/矩阵的大小一致
导入from PIL import Image#图像库导入importtensorflowastf # tensorflowimportnumpyasnp #导入numpydefpre_DIC(pic_path ) 33333 28 )，Image.ANTIALIAS ) img _ array=NP.array (打开reim.convert (' l ' ) nm _ array=784 ) nm _ array=nm _ aray 1.0/255.0 ) return img _ ready if _ name _==' _ _ main _ ' 3360 array=pre _ DIC (2. BMP ' ) withopen