如何在Jupyter笔记本中将MXNet NDArray显示为图像？

我有一个MXNet数据库，里面有图像数据。如何在Jupyter笔记本中将NDArray渲染为图像

type(data)
mxnet.ndarray.ndarray.NDArray

data.shape
(3, 759, 1012)

以下是如何做到这一点：

将MXNet NDArray转换为numpy阵列

转置阵列以将通道移动到最后一个维度

将数组转换为uint8（0到255）

使用matplotlib渲染阵列

代码如下：

import mxnet as mx
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

def render_as_image(a):
    img = a.asnumpy() # convert to numpy array
    img = img.transpose((1, 2, 0))  # Move channel to the last dimension
    img = img.astype(np.uint8)  # use uint8 (0-255)

    plt.imshow(img)
    plt.show()

然后，可以通过调用

render\u as\u image

来渲染数组

render_as_image(data)

以下是如何做到这一点：

将MXNet NDArray转换为numpy阵列

转置阵列以将通道移动到最后一个维度

将数组转换为uint8（0到255）

使用matplotlib渲染阵列

代码如下：

import mxnet as mx
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

def render_as_image(a):
    img = a.asnumpy() # convert to numpy array
    img = img.transpose((1, 2, 0))  # Move channel to the last dimension
    img = img.astype(np.uint8)  # use uint8 (0-255)

    plt.imshow(img)
    plt.show()

然后，可以通过调用

render\u as\u image

来渲染数组

render_as_image(data)

---

要使用Matplotlib显示图像或任何其他绘图，首先需要将

MXNet-NDArray

转换为

NumPy

数组

---

例如，

a

是将其转换为Numpy的MXNet数据阵列，我们将执行此操作

b=a.asnumpy（）

。现在，您可以使用Matplotlib打印/显示此

b

。

要使用Matplotlib显示图像或任何其他打印，首先需要将

MXNet-NDArray

转换为

NumPy

数组

例如，

a

是将其转换为Numpy的MXNet数据阵列，我们将执行此操作

b=a.asnumpy（）

。现在，您可以使用Matplotlib打印/显示此

b