下面的答案中有@Nima Farhadi在时间测量方面提出的方法。

最快的是CV2，但重要的是要改变颜色顺序从RGB到BGR。简单的是matplotlib。

重要的是要确保数组有unsigned integer format uint8/16/32。

代码:

#Matplotlib
from matplotlib import pyplot as plt
plt.imsave('c_plt.png', c.astype(np.uint8))

#PIL
from PIL import Image
image = Image.fromarray(c.astype(np.uint8))
image.save('c_pil.png')


#CV2, OpenCV
import cv2
cv2.imwrite('c_cv2.png', cv2.cvtColor(c, cv2.COLOR_RGB2BGR))

如果你碰巧已经在使用[Py]Qt，你可能会对qimage2ndarray感兴趣。从版本1.4(刚刚发布)开始，PySide也得到了支持，并且将有一个类似于scipy的微小imsave(文件名，数组)函数，但使用Qt而不是PIL。在1.3版本中，只需使用如下代码:

qImage = array2qimage(image, normalize = False) # create QImage from ndarray
success = qImage.save(filename) # use Qt's image IO functions for saving PNG/JPG/..

(1.4的另一个优点是它是一个纯python解决方案，这使得它更加轻量级。)

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')

下面的答案中有@Nima Farhadi在时间测量方面提出的方法。

最快的是CV2，但重要的是要改变颜色顺序从RGB到BGR。简单的是matplotlib。

重要的是要确保数组有unsigned integer format uint8/16/32。

代码:

#Matplotlib
from matplotlib import pyplot as plt
plt.imsave('c_plt.png', c.astype(np.uint8))

#PIL
from PIL import Image
image = Image.fromarray(c.astype(np.uint8))
image.save('c_pil.png')


#CV2, OpenCV
import cv2
cv2.imwrite('c_cv2.png', cv2.cvtColor(c, cv2.COLOR_RGB2BGR))

Matplotlib SVN有一个新函数，可以将图像保存为图像-没有轴等，这是一个非常简单的函数，如果你不想安装SVN(直接从Matplotlib SVN中的image.py复制，为了简洁，删除了文档字符串):

def imsave(fname, arr, vmin=None, vmax=None, cmap=None, format=None, origin=None):
    from matplotlib.backends.backend_agg import FigureCanvasAgg as FigureCanvas
    from matplotlib.figure import Figure

    fig = Figure(figsize=arr.shape[::-1], dpi=1, frameon=False)
    canvas = FigureCanvas(fig)
    fig.figimage(arr, cmap=cmap, vmin=vmin, vmax=vmax, origin=origin)
    fig.savefig(fname, dpi=1, format=format)

Imageio是一个Python库，它提供了一个简单的接口来读取和写入广泛的图像数据，包括动画图像、视频、体积数据和科学格式。它是跨平台的，运行在Python 2.7和3.4+上，易于安装。

这是一个灰度图像的例子:

import numpy as np
import imageio

# data is numpy array with grayscale value for each pixel.
data = np.array([70,80,82,72,58,58,60,63,54,58,60,48,89,115,121,119])

# 16 pixels can be converted into square of 4x4 or 2x8 or 8x2
data = data.reshape((4, 4)).astype('uint8')

# save image
imageio.imwrite('pic.jpg', data)