如果你在python环境Spyder中工作，那么它不能比在变量资源管理器中右键单击数组更容易，然后选择显示图像选项。

这将要求您将图像保存到dsik，主要是PNG格式。

在这种情况下不需要PIL库。

这使用PIL，但是有些人可能会发现它很有用:

import scipy.misc
scipy.misc.imsave('outfile.jpg', image_array)

编辑:当前scipy版本开始规范化所有图像，使min(数据)变成黑色，max(数据)变成白色。如果数据应该是精确的灰色级别或精确的RGB通道，这是不需要的。解决方案:

import scipy.misc
scipy.misc.toimage(image_array, cmin=0.0, cmax=...).save('outfile.jpg')

为了将numpy数组保存为image，你有几个选择:

1)其他优点:OpenCV

进口cv2 cv2。Imwrite('扩展名为。jpg '， numpy_array)

2） Matplotlib

从matplotlib导入pyplot作为PLT plt。Imsave('扩展名为。jpg '， numpy_array)

3)药片

来自PIL import Image image = image .fromarray(numpy_array) 的形象。保存('扩展名为。jpg)')

4)...

对于那些寻找一个直接的充分工作的例子:

from PIL import Image
import numpy

w,h = 200,100
img = numpy.zeros((h,w,3),dtype=numpy.uint8) # has to be unsigned bytes

img[:] = (0,0,255) # fill blue

x,y = 40,20
img[y:y+30, x:x+50] = (255,0,0) # 50x30 red box

Image.fromarray(img).convert("RGB").save("art.png") # don't need to convert

此外，如果你想要高质量的jpeg .save(file, subsampling=0, quality=100)

你可以在Python中使用'skimage'库

例子:

from skimage.io import imsave
imsave('Path_to_your_folder/File_name.jpg',your_array)

你可以使用这段代码将你的Npy数据转换成图像:

from PIL import Image
import numpy as np
data = np.load('/kaggle/input/objects-dataset/nmbu.npy')
im = Image.fromarray(data, 'RGB')
im.save("your_file.jpeg")