我们先来看两个函数reshape和flatten:
假设我们先生成一个一维数组：
vec=np.arange(15)
print vec
显示为：
[ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14]
如果我们要把这个一维数组，变成一个3*5二维矩阵，我们可以使用reshape来实现
mat= vec.reshape(3,5)
print mat
显示为
[[ 0 1 2 3 4]
[ 5 6 7 8 9]
[10 11 12 13 14]]
现在如果我们返过来，知道一个二维矩阵，要变成一个一维数组，就不能用reshape了，只能用flatten. 我们来看两者的区别
a1=mat.reshape(1,-1) #-1表示为任意，让系统自动计算
print a1
a2=mat.flatten()
print a2
显示为：
a1: [[ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14]]
a2: [ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14]
可以看出，用reshape进行变换，实际上变换后还是二维数组，两个方括号，因此只能用flatten.
我们要对图像求直方图，就需要先把图像矩阵进行flatten操作，使之变为一维数组，然后再进行统计。
一、画灰度图直方图
绘图都可以调用matplotlib.pyplot库来进行，其中的hist函数可以直接绘制直方图。
调用方式：
n, bins, patches = plt.hist(arr, bins=50, normed=1, facecolor='green', alpha=0.75)
hist的参数非常多，但常用的就这五个，只有第一个是必须的，后面四个可选
arr: 需要计算直方图的一维数组
bins: 直方图的柱数，可选项，默认为10
normed: 是否将得到的直方图向量归一化。默认为0
facecolor: 直方图颜色
alpha: 透明度
返回值 ：
n: 直方图向量，是否归一化由参数设定
bins: 返回各个bin的区间范围
patches: 返回每个bin里面包含的数据，是一个list
from PIL import Image
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
img=np.array(Image.open('d:/pic/lena.jpg').convert('L')) plt.figure("lena")
arr=img.flatten()
n, bins, patches = plt.hist(arr, bins=256, normed=1, facecolor='green', alpha=0.75)
plt.show()
二、彩色图片直方图
实际上是和灰度直方图一样的，只是分别画出三通道的直方图，然后叠加在一起。
from PIL import Image
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
src=Image.open('d:/ex.jpg')
r,g,b=src.split() plt.figure("lena")
ar=np.array(r).flatten()
plt.hist(ar, bins=256, normed=1,facecolor='r',edgecolor='r',hold=1)
ag=np.array(g).flatten()
plt.hist(ag, bins=256, normed=1, facecolor='g',edgecolor='g',hold=1)
ab=np.array(b).flatten()
plt.hist(ab, bins=256, normed=1, facecolor='b',edgecolor='b')
plt.show()
由此可见，matplotlib的画图功能是非常强大的，直方图只是其中非常小的一部分，更多的请参看官方文档：
http://matplotlib.org/api/pyplot_summary.html