安裝 PIL 包

pip install pillow

將二維數(shù)據(jù)轉換成單通道圖片

from PIL import Imagearr=numpy.asarray([[1,2,3,4,5],[2,3,4,5,6],[7,8,9,0,12]])image = Image.fromarray(arr).convert('L')# L為模式image.save('out.jpg')#輸出圖片格式可以自己選擇

1 -> 1位像素，黑和白，存成8位的像素L -> 8位像素，黑白P -> 8位像素，使用調(diào)色板映射到任何其他模式RGB -> 3×8位像素，真彩RGBA -> 4×8位像素，真彩+透明通道CMYK -> 4×8位像素，顏色隔離YCbCr -> 3×8位像素，彩色視頻格式I -> 32位整型像素F -> 32位浮點型像素

將三維數(shù)據(jù)轉換成RGB圖片

from PIL import Imagea=numpy.asarray([[1,2,3,4,5],[2,3,4,5,6],[7,8,9,0,12]])b=numpy.asarray([[1,2,3,4,5],[2,3,4,5,6],[7,8,9,0,12]])c=numpy.asarray([[1,2,3,4,5],[2,3,4,5,6],[7,8,9,0,12]])r = Image.fromarray(a).convert(’L’)g = Image.fromarray(b).convert(’L’)b = Image.fromarray(c).convert(’L’)image = Image.merge(’RGB’,(r,g,b))image.save('out.jpg')讀取h5數(shù)據(jù)

h5py安裝

conda install h5py

數(shù)據(jù)讀取

示例文件：

import h5pyopenFileName = h5py.File(fileName)EASE_column_index_1km=openFileName[’Soil_Moisture_Retrieval_Data_1km’[’EASE_column_index_1km’][:]#得到Dataset的數(shù)據(jù)b=openFileName[’a’][’rangeEndingDateTime’].value#得到rangeEndingDateTime里面的文本值讀取hdf數(shù)據(jù)

pyhdf 安裝

conda install -c conda-forge pyhdf

數(shù)據(jù)讀取

示例文件：

from pyhdf.SD import SD, SDCopenFileName = SD(filename, SDC.READ)a = j.select(’Night_view_angl’)[:]#獲得Night_view_angl Dataset的值

到此這篇關于python 利用 PIL 將數(shù)組值轉成圖片的實現(xiàn)的文章就介紹到這了,更多相關python PIL 將數(shù)組值轉成圖片內(nèi)容請搜索好吧啦網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持好吧啦網(wǎng)！