做项目的时候遇到了一个问题，一个三维的图形，保存为tiff格式，每一页都是一张图片，用Image读取的时候，只能读取第一页的数据，不能读取全部的数据，去网上搜索的答案，需要安装其他包，感觉很麻烦。于是去plt帮助文档中，找到了读取全部页数的方法。

第一种方法通过遍历指定页数的方法输出图片。

from PIL import Image
img = Image.open("digital.tif")
for i in range(4):    #可以用img.n_frames来得到总页数
        img.seek(i)    #是否存在
        img.show()
    except EOFError:  #页数读完了
        break

第二种方法，利用plt自带的遍历函数

from PIL import Image, ImageSequence
img = Image.open("digital.tif")
for i, page in enumerate(ImageSequence.Iterator(img)):
    page.show()

平时在处理的时候多是把图像变成array，可以通过以下函数来实现。

from PIL import Image
import numpy as np
def tifread(path):
    img = Image.open(path)
    images = []
    for i in range(img.n_frames):
        img.seek(i)
        images.append(np.array(img))
    return np.array(images)
imarray = tifread('digital.tiff')

举个小栗子

from PIL import Image
import numpy as np
def tiffread(path):
    img = Image.open(path)
    images = []
    for i in range(img.n_frames):
        img.seek(i)
        images.append(np.array(img))
    return np.array(images)
imarray=tiffread('digital.tif')
imarray.shape                     #输出（500,500,500）
                                    这里以计算得到的SPEI数据为例，我的计算结果包含了2000-2022年逐月的数据结果，共264个波段，下面代码可以进行波段分离，并按年月进行命名。有时计算的结果常常存储在一个tiff文件中，波段太多，数据较大，查看不方便，将其分离成单波段文件可以便于查看。
                                    数据准备阶段要使shp文件和tiff数据的坐标系一致，这部分在python中做了尝试，发现还是在arcgis中操作更简单快捷。可自行查找arcgis坐标系转换教程。(11条消息) tiff数据python绘图及地图白化（包括arcgis坐标转换操作步骤）资源-CSDN文库。
什么是TIF/TIFF图像？
先说一下其他的图像格式;
JPG/JPEG 是如今最常用的图片格式之一，其优点为兼容性高、传输速度快、内存小。JPG是一种有损压缩方案，可在保持较高图片质量的前提下，被压缩到原图内存的二十分之一大小。
当然，如果是出于对图片高质量的要求，JPG格式的图片依然存在失真的情况，故而无法与PNG或TIF格式相比较.
值得一提的是，在图片编辑中，对于JPG格式的图片，每一次输出都会损失像素质量，因此当我们在用图片
                                    利用python matplotlib模块（python3.7.1）画出的图表暂不支持直接导出.tiff格式的图片，但是可以导出eps, pdf, pgf, png, ps, raw, rgba, svg, svgz格式的图像。论文写作中经常需要用到.tiff格式等的高质量图像，这里借助Adobe Acrobat Pro软件将matplotlib导出的图像转换为.tiff格式。
首先利用matplotlib模块导出.pdf格式的文件，
plt.savefig('t1.pdf')
然后通过A