raw_input获取的输入是字符串，不能直接用np.array，需要用split进行切分，然后强制转化成数值类型，才能用plot函数
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我把你的代码稍微修改了一下，可能不太漂亮，不过能运行了
x=[1,2,3]
a = raw_input('function')
a = a.split(' ')#依空格对字符串a进行切分，如果是用逗号分隔，则改成a.split(',')
b = []
for i in range(len(a)):#把切分好的字符强制转化成int类型，如果是小数，将int改为float
b.append(int(a[i]))
plt.plot(x, b, label='x', color="green", linewidth=1)
此函数将输入的图片从一个颜色域转换到另一个。
input: 以数组形式输入图片
zoom:浮点数或数组。如果是一个浮点数，对每一个轴放缩相同的倍数。如果是一个数组，则对每一个轴分配一个值。
output:输出，默认为None
order:整型（范围0-5）样条插值的顺序，默认为3。详见后续
mode:字符串，包括{‘reflect’, ‘constant’, ‘nearest’, ‘mirror’, ‘wrap’}，输入的数组如何扩展边界，默认为 ‘constant'（具体参考官方文档 插值的边界处理 ）
cval:浮点数，当插值的边界处理模式为’constant‘时发挥作用。默认为0.0
prefilter:bool,input输入的数组是否经过一个预样条滤波器，默认为True
设原图 ,
目标图片
设 之比为 , ,则:
设原图坐标上的像素点 ，
目标图片坐标上的像素的为
1.计算目标图片的坐标点对应原图中哪个坐标点，公式为：
2.根据dst_x,dst_y的值四舍五入为整数，填充到目标图片的相应位置。
由上图可以看到，经过转换后的图片出现了锯齿感。
1.计算目标图片的坐标点对应原图中哪个坐标点（此步与最邻近插值算法相同），公式为：
2.由于点 是个浮点数坐标，无法用整型的灰度值或RGB值来表示，因此双线性插值算法通过寻找距离这个对应坐标最近的四个像素点，来计算该点的值（灰度值或者RGB值）。
设分解后的坐标为：
首先，在x方向上进行线性插值， 代表该点的像素值。
然后，在y方向上进行线性插值：
得到的 就是该点经过处理后的像素值，填充到目标图片的相应位置。
可见，双线性插值算法的锯齿感要少于最邻近插值法。
三次插值法(cubic interpolation method)是一种 多项式插值法 ，逐次以 三次曲线 φ(t)=a 0 +a 1 t+a 2 t 2 +a 3 t 3 的极小点逼近寻求函数f(t)的极小点的一种方法.(摘自 百度百科 )
可见，三次插值法处理后的图片几乎没有锯齿感
为避免中文显示出错，需导入matplotlib.pylab库
1.2.1 确定数据
1.2.2 创建画布
1.2.3 添加标题
1.2.4 添加x，y轴名称
1.2.5 添加x，y轴范围
1.2.6 添加x，y轴刻度
1.2.7 绘制曲线、图例, 并保存图片
保存图片时，dpi为清晰度，数值越高越清晰。请注意，函数结尾处，必须加plt.show()，不然图像不显示。
绘制流程与绘制不含子图的图像一致，只需注意一点：创建画布。
合理调整figsize、dpi，可避免出现第一幅图横轴名称与第二幅图标题相互遮盖的现象.
2.2.1 rc参数类型
2.2.2 方法1：使用rcParams设置
2.2.3 方法2：plot内设置
2.2.4 方法3：plot内简化设置
方法2中，线条形状，linestyle可简写为ls；线条宽度，linewidth可简写为lw；线条颜色，color可简写为c，等等。
图片叠加再一起成这种形式（batch，28，28，1）
可以使用numpy库的concatenate函数实现
import numpy as np
a = np.array([[0,1]])
print(a.shape)
b = np.array([[0,1]])
print(b.shape)
print (np.concatenate((a,b),axis = 0).shape)
输出如下：
生成一张纯色的图片
先设置图片的颜色，接着利用Image模块的new方法新生成一张图片，png格式的图片需要设置成rgba，类似的还有rgb，L(灰度图等)，尺寸设定为640，480，这个可以根据自己的情况设定，颜色同样如此。
批量生成图片
上面生成了一张图片，那要生成十张图片呢，这种步骤一样，只是颜色改变的，利用循环就可以解决。首先创建一个颜色列表，把要生成的图片颜色放进去。接着循环获取不同的颜色，保存的时候利用字符串拼接的方法改变图片的名字。
本地生成的图片
封装成函数
前面的方法已经可以批量生成图片了，为了通用性强一点，我们可以封装成函数，把哪些可以改变的参数单独抽离出来。尺寸也同样，使用的时候，可以根据自己的需要定义颜色列表和尺寸。当然还有加一些提示用语和报错兼容性，这里就不讲了。
本地生成的图片
