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\")#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\")
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
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