pythonはPILを利用して配列値を画像に変換します。

python PILは配列値を画像に変換します。
PILパッケージの取り付け

pip install pillow

二次元データを単一チャンネルの画像に変換する

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   
image.save("out.jpg")#            

1->1ビットのピクセル、黒と白、8ビットのピクセルに保存します。
L->8ビットのピクセル、白黒
P->8ビットのピクセルを使用して、パレットを使用して他のモードにマッピングします。
RGB->3×8ピクセル、カラー
RGBA->4×8ピクセル、カラー+透明チャンネル
CMYK->4×8ビットピクセル、色分離
YCbCr->3×8ビットのピクセル、カラービデオフォーマット
I->32ビット整数ピクセル
F->32ビット浮動小数点型ピクセル
3次元データをRGB画像に変換する

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")

h 5データを読み出す
h 5 py取付

conda install h5py

データ読みだし
サンプルファイル:

import h5py
openFileName = h5py.File(fileName)
EASE_column_index_1km=openFileName['Soil_Moisture_Retrieval_Data_1km'['EASE_column_index_1km'][:]#  Dataset   
b=openFileName['a']['rangeEndingDateTime'].value#  rangeEndingDateTime      

hdfデータを読みだします
pyhdfインストール

conda install -c conda-forge pyhdf 

データ読みだし
サンプルファイル:

from pyhdf.SD import SD, SDC
openFileName = SD(filename, SDC.READ)
a = j.select('Night_view_angl')[:]#  Night_view_angl  Dataset  

ここでは、pythonを利用して、PILを利用して配列値を画像に変換するという現実的な文章を紹介します。python PILに関しては、行列値を写真の内容に変換します。以前の文章を検索してください。または、下記の関連記事を引き続きご覧ください。これからもよろしくお願いします。