linux系统画图命令 linux画画

请问linux系统中使用convert命令进行作图，需要安装什么软件吗？

在ubuntu中首先执行以下命令安装convert命令：

sudo apt-get -y install imagemagick

然后输入密码即可安装。

安装完毕后执行以下命令看是否安装成功：

convert -version

然后执行以下命令测试（我以1.jpg图片为例）：

convert 1.jpg -print "Size: %wx%h\n" /dev/null

相关问答

Q1: 跪求！！Linux下用R语言画图的高手（Error in X11，unable to open connection to X11 display ）

楼主图形界面是必须在X模式下显示的，就算你需要浏览一张图片也需要X。

除非你这个图片单纯由printf colour组成的。

if [ -n "$(pgrep -x X) ]; then

sudo killall X

fi

xinit /dev/null

export DISPLAY=:0.0

你可以去问下你们老师，他绝对不敢说，比如说我打开office不需要启动X

Q2: linux python 怎么输出画图

你需要使用sys.stdin.read来获取管道的输入。

看下图的代码。之所以没有写出文本，是希望读者能自己写一遍，而不是复制粘贴。自己动手写一遍必看10遍还更容易记住。

2

然后用echo命令把输出传给这个脚本。

你可能会问为什么多了一个空行。这是因为echo本身会给文本加换行符，而print函数又加了一个。给print一个end=""参数就可以了。

即，print("来自Python的:", sys.stdin.read(), end="")

END

实战演练

假如你想要一个脚本来给输出的行数计数，怎么写？

例如： ls | count

就把ls的个数显示出来，你就知道有多少个文件或文件夹了。

代码如下图：

主要看第6、7行：

bi = sys.stdin.buffer.read()

由于考虑到文件名的编码可能不是utf-8，所以直接read可能出现乱码（准确地说，不是乱码，而是UnicodeDecodeError，程序根本运行不下去），所以使用了buffer，它的含义是以字节形式读取输出，而不是字符。

li = bi.split(b"\n")[:-1]

以b“\n”为分隔符分了之后，最后一项的空字节，所以要切掉最后一项。

不要担心没有分成几行的ls的输出，经过测试，即使输出是一行，它们之间也是用b"\n"分割的。

3

把脚本改名为 count，放入 ~/bin 后测试一下。

Q3: linux 下怎么画图？

linux系统画图命令你要在linux系统画图命令你编写程序中实现画图功能的话linux系统画图命令，在linux下一般是基于xlib和opengl的linux系统画图命令，窗口化部分则是交给qt或gtk

嫌麻烦的话，可以用glut，这个是基于opengl的功能包，功能较简单，适合拿来玩熟原理

Q4: linux 怎么用plot画图

举个例子吧：

离散和线性图

第一个脚本，script1.py 完成如下任务:

创建3个数据集（xData,yData1和yData2)

创建一个宽8英寸、高6英寸的图(赋值1）

设置图画的标题、x轴标签、y轴标签（字号均为14）

绘制第一个数据集：yData1为xData数据集的函数，用圆点标识的离散蓝线，标识为"y1 data"

绘制第二个数据集：yData2为xData数据集的函数，采用红实线，标识为"y2 data"

把图例放置在图的左上角

保存图片为PNG格式文件

script1.py的内容如下：

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

xData = np.arange(0,10,1)

yData1 = xData.__pow__(2.0)

yData2 = np.arange(15,61,5)

plt.figure(num=1, figsize=(8,6))

plt.title('Plot 1', size=14)

plt.xlabel('x-axis', size=14)

plt.ylabel('y-axis', size=14)

plt.plot(xData, yData1, color='b', linestyle='--', marker='o', label='y1 data')

plt.plot(xData, yData2, color='r', linestyle='-', label='y2 data')

plt.legend(loc='upper left')

plt.savefig('images/plot1.png', format='png')

所画之图如下：

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