这篇文章主要介绍了python 利用 PIL 将数组值转成图片的实现，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
python PIL 将数组值转成图片
安装 PIL 包
pip install pillow
将二维数据转换成单通道图片
from PIL import Image arr=numpy.asarray([[1,2,3,4,5],[2,3,4,5,6],[7,8,9,0,12]]) image = Image.fromarray(arr).convert("L")# L为模式 image.save("out.jpg-600")#输出图片格式可以自己选择 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，使用调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，颜色隔离
YCbCr -> 3×8位像素，彩色视频格式
I -> 32位整型像素
F -> 32位浮点型像素
将三维数据转换成RGB图片
from PIL import Image a=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-600") 读取h5数据
h5py安装
conda install h5py
数据读取
示例文件：
import h5py openFileName = h5py.File(fileName) EASE_column_index_1km=openFileName['Soil_Moisture_Retrieval_Data_1km'['EASE_column_index_1km'][:]#得到Dataset的数据 b=openFileName['a']['rangeEndingDateTime'].value#得到rangeEndingDateTime里面的文本值
读取hdf数据
pyhdf 安装
conda install -c conda-forge pyhdf
数据读取
示例文件：
from pyhdf.SD import SD, SDC openFileName = SD(filename, SDC.READ) a = j.select('Night_view_angl')[:]#获得Night_view_angl Dataset的值 以上就是python 利用 PIL 将数组值转成图片的实现的详细内容，更多请关注0133技术站其它相关文章！
