Python 更改从数据帧渲染的图像的显示大小

我正在渲染存储在数据帧中的numpy数组

从sklearn导入数据集
从PIL导入图像
从IPython.display导入HTML
从io导入字节io
导入base64
将matplotlib导入为mpl
从skiliage.exposure导入重缩放强度
def图像格式化程序（arr）：
cm=mpl.cm.get_cmap（“绿色”）
i=重新缩放强度（厘米（arr）[……，：3]，超出范围=（0255））.aType（np.uint8）
im=Image.fromarray（i）
im.缩略图（（500500），Image.LANCZOS）
以BytesIO（）作为缓冲区：
即时保存（缓冲区，“jpeg”）
enc=base64.b64encode（buffer.getvalue（））.decode（）
返回f“”
def显示_配置文件（d）：
使用pd.option\u上下文（“display.max\u colwidth”，1000）：
返回HTML（d.to_HTML（格式化程序=dict（img=image_格式化程序），escape=False））
digits=[np.为数据集中的x重塑（x，（8,8））.load_digits（）[“data”][：5]
testdf=pd.DataFrame（{“a”：[1,2,3,4,5]，“b”：[10,20,30,40,50]，“img”：digits}）
显示配置文件（testdf）

我如何改变我的缩略图的大小，因为它们很小

---

我尝试更改缩略图大小，更改pandas的

max\u colwidth

选项，并向HTML

标记添加

style

选项，但没有任何效果。有什么想法吗？我是否需要更改一些隐藏的Jupyter笔记本选项？

这是您的

图像格式化程序的问题

在该函数的最后一行，而不是：

im.thumbnail((500, 500), Image.LANCZOS)

写：

im = im.resize((500,500))

整个功能应该是：

def image_formatter(arr):
    cm = mpl.cm.get_cmap("viridis")
    i = rescale_intensity(cm(arr)[...,:3], out_range=(0,255)).astype(np.uint8)
    im = Image.fromarray(i)
    im = im.resize((500,500))

尽管如此，我认为
im.resize（（20,20））
将非常适合：）
np和pd的定义在哪里？如果我帮忙的话，你会这么仁慈并给予赏金吗？