Tiff是一种常用的高清晰度图像格式，常用于医学图像、地理信息系统等领域。在Python中，使用tifffile库可以方便地读写tiff文件。本文将从多个角度分析Python+tifffile的tiff文件读写方式。
1. 安装tifffile库
在Python中使用tifffile库需要先安装。可以使用pip命令进行安装：
```
pip install tifffile
```
2. 读取tiff文件
使用tifffile库中的imread函数可以读取tiff文件。该函数的语法为：
```
tifffile.imread(file, key=None, series=None, memmap=False, multifile=False, **kwargs)
```
其中，file参数为要读取的文件名，key参数为tiff文件中指定的数据集名称，series参数为要读取的数据集序号。如果不指定key和series，则默认读取第一个数据集。
下面是一个简单的示例，读取tiff文件中的第一个数据集：
```
import tifffile
im = tifffile.imread('example.tif')
print(im.shape)
```
3. 写入tiff文件
使用tifffile库中的imsave函数可以将图像数据保存为tiff文件。该函数的语法为：
```
tifffile.imsave(file, arr, **kwargs)
```
其中，file参数为要保存的文件名，arr参数为要保存的图像数据。可以通过kwargs参数指定保存的格式和压缩参数。
下面是一个简单的示例，将numpy数组保存为tiff文件：
```
import tifffile
import numpy as np
im = np.random.randint(0, 255, size=(512, 512), dtype='uint8')
tifffile.imsave('example.tif', im)
```
4. 多数据集读写
有些tiff文件中包含多个数据集，例如多页文档或多帧动画。使用tifffile库可以方便地读写这些文件。
读取多数据集文件时，可以通过设置series参数来指定要读取的数据集序号。下面是一个示例，读取tiff文件中的第二个数据集：
```
import tifffile
im = tifffile.imread('example.tif', series=1)
print(im.shape)
```
写入多数据集文件时，可以通过设置append参数来追加数据集。下面是一个示例，将多个numpy数组保存为tiff文件：
```
import tifffile
import numpy as np
im1 = np.random.randint(0, 255, size=(512, 512), dtype='uint8')
im2 = np.random.randint(0, 255, size=(512, 512), dtype='uint8')
with tifffile.TiffWriter('example.tif', append=True) as tif:
tif.save(im1)
tif.save(im2)
```
5. 压缩参数设置
在保存tiff文件时，可以通过设置压缩参数来减小文件大小。tifffile库支持多种压缩方式，包括LZW、PackBits、Deflate、JPEG等。
下面是一个示例，使用Deflate压缩算法将numpy数组保存为tiff文件：
```
import tifffile
import numpy as np
im = np.random.randint(0, 255, size=(512, 512), dtype='uint8')
tifffile.imsave('example.tif', im, compress=6)
```
6. 总结
本文介绍了Python+tifffile的tiff文件读写方式。使用tifffile库可以方便地读取和保存tiff文件，支持多种压缩方式和多数据集读写。在使用时需要注意指定数据集名称或序号，以及压缩参数的设置。
