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)...

scipy。Misc给出关于imsave函数的弃用警告，并建议使用imageio代替。

import imageio
imageio.imwrite('image_name.png', img)

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))

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)

matplotlib:

import matplotlib.image

matplotlib.image.imsave('name.png', array)

适用于matplotlib 1.3.1，我不知道低版本。从文档字符串:

Arguments:
  *fname*:
    A string containing a path to a filename, or a Python file-like object.
    If *format* is *None* and *fname* is a string, the output
    format is deduced from the extension of the filename.
  *arr*:
    An MxN (luminance), MxNx3 (RGB) or MxNx4 (RGBA) array.