一、矩阵上的效果
言简意赅地介绍下这个函数的使用方法：
import numpy as np
from scipy import ndimagec = np.zeros([10, 10]).astype(int)
for i in range(10):for j in range(10):c[i][j] = 10 * i + j
d = ndimage.rotate(c, 60, reshape=False)
print(c)
print(d)
输出结果：
[[ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9][10 11 12 13 14 15 16 17 18 19][20 21 22 23 24 25 26 27 28 29][30 31 32 33 34 35 36 37 38 39][40 41 42 43 44 45 46 47 48 49][50 51 52 53 54 55 56 57 58 59][60 61 62 63 64 65 66 67 68 69][70 71 72 73 74 75 76 77 78 79][80 81 82 83 84 85 86 87 88 89][90 91 92 93 94 95 96 97 98 99]]
[[ 0 0 7 17 27 36 0 0 0 0][ 0 0 11 22 30 40 49 58 0 0][ 0 6 16 25 35 44 53 62 71 80][ 0 10 21 29 39 48 57 66 75 84][ 5 16 24 34 43 52 61 70 79 89][10 20 29 38 47 56 65 75 83 94][15 24 33 42 51 60 70 78 89 0][19 28 37 46 55 64 74 83 93 0][ 0 0 41 50 59 69 77 88 0 0][ 0 0 0 0 63 72 82 92 0 0]]
可以看出，经过d = ndimage.rotate(c, 60, reshape=False)后，d是由c逆时针旋转60度而得。
二、图片上的效果
这个方法可以使用在图片上面:
ph1 = ndimage.rotate(ph, 60, reshape=False)
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.imshow(ph, cmap='gray')
plt.subplot(1, 2, 2)
plt.imshow(ph1, cmap='gray')
plt.show()
输出结果如下：
可见在调用ph1 = ndimage.rotate(ph, 60, reshape=False)后，右侧（ph1）是左侧（ph）逆时针旋转60度获得的。