ImageMagick
是一套功能強大、穩定且開源的工具集和開發包，可以用來讀、寫和處理超過200種基本格式的圖片文件，包括PNG，JPEG，GIF，HEIC，TIFF，DPX，EXR，WebP，Postscript，PDF和SVG等格式。利用ImageMagick，可以根據web應用程式的需要動態生成圖片, 還可以對一個(或一組)圖片進行改變大小、旋轉、銳化、減色或增加特效等操作，並將操作的結果以相同格式或其它格式保存，對圖片的操作，既可以透過命令列進行，也可以透過C/C 、Perl、Java、PHP、Python或Ruby程式來完成。 ImageMagic的主要精力集中在效能，減少bug以及提供穩定的API和ABI。
ImageMagick的功能通常透過命令列使用，也可以透過程式設計來使用。程式設計可以選擇透過這些介面呼叫：G2F (Ada)，MagickCore (C)，MagickWand (C)，ChMagick (Ch)，ImageMagickObject (COM )，Magick (C )，JMagick (Java)，JuliaIO (Julia)，L- Magick (Lisp)，Lua (LuaJIT)，NMagick (Neko/haXe)，Magick.NET (.NET)，PascalMagick (Pascal)，PerlMagick (Perl)，MagickWand for PHP (PHP)，IMagick (PHP)，PythonMagick (Python )，magick (R)，RMagick (Ruby)，or TclMagick (Tcl/TK)。
Windows下載
網址：
http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#pythonmagick
下載對應OS版本和Python版本的「PythonMagick」whl文件，然後CMD裡面以「pip」路徑whl完整文件名的方法安裝。例如：
pip install C:\Users\Student\Desktop\PythonMagick-0.9.12-cp35-none-win_amd64.whl
或透過anaconda下載
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範例
import sys
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.animation import FuncAnimation
fig, ax = plt.subplots()
fig.set_tight_layout(True)
# 询问图形在屏幕上的大小和DPI（每英寸点数）
# 注意当把图形保存为文件时，需要为此单独再提供一个DPI
print('fig size: {0} DPI, size in inches {1}'.format(
fig.get_dpi(), fig.get_size_inches()))
# 绘制一个保持不变（不会被重新绘制）的散点图以及初始直线
x = np.arange(0, 20, 0.1)
ax.scatter(x, x + np.random.normal(0, 3.0, len(x)))
line, = ax.plot(x, x - 5, 'r-', linewidth=2)
def update(i):
label = 'timestep {0}'.format(i)
print(label)
# 更新直线和轴（用一个新X轴标签）
# 以元组形式返回这一帧需要重新绘制的物体
line.set_ydata(x - 5 + i)
ax.set_xlabel(label)
return line, ax
if __name__ == '__main__':
# 会为每一帧调用Update函数
# 这里FunAnimation设置一个10帧动画，每帧间隔200ms
anim = FuncAnimation(fig, update, frames=np.arange(0, 10), interval=200)
if len(sys.argv) > 1 and sys.argv[1] == 'save':
anim.save('line.gif', dpi=80, writer='imagemagick')
else:
# Plt.show()会一直循环动画
plt.show()
有兩點要注意： 圖表中的散點不會動，會動的是直線。 X軸標題每一幀都在變化。
如果你想換個再酷炫點的主題，可以用seaborn庫，只需添加：
import seaborn
那麼就會得到下面這張GIF圖：
稍微提醒一下：雖然我們這裡的GIF圖只有10幀，圖形內容也很簡單，但每一幀仍有160k左右。因為GIF動圖不使用跨幀壓縮，所以這就讓幀比較長的GIF圖變得很大。將幀數盡量減少，並且讓每一幀的圖像再小一點（透過在matplotlib中調整圖形大小或DPI）能或多或少有助於緩解這個問題。
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