如何基于数组绘制2D RGB颜色图？

• Matplotlib：Python生态最通用的科学绘图库，直接调用plt.imshow()方法即可渲染形状为[高度, 宽度, 3]的RGB numpy数组，支持0-255整数值或0-1浮点数值两种输入格式，适配需求的示例代码如下：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 构造示例RGB数组
grid = np.array([
    [[35,74,3], [146,252,7]],
    [[215,84,14], [16,62,8]]
], dtype=np.uint8)

plt.imshow(grid)
plt.axis('off') # 可选：关闭坐标轴显示
plt.show()

• Pillow：轻量专业的Python图像处理库，可直接将RGB数组转换为图像对象实现渲染或保存，代码实现非常简洁：

import numpy as np
from PIL import Image

grid = np.array([
    [[35,74,3], [146,252,7]],
    [[215,84,14], [16,62,8]]
], dtype=np.uint8)

img = Image.fromarray(grid)
img.show()

• OpenCV：广泛应用于计算机视觉场景的图像处理库，注意其默认使用BGR通道顺序，渲染RGB数组时需要手动转换通道，适合需要对生成的颜色图做后续图像操作的场景：

import numpy as np
import cv2

grid = np.array([
    [[35,74,3], [146,252,7]],
    [[215,84,14], [16,62,8]]
], dtype=np.uint8)

# 转换为OpenCV适配的BGR通道后渲染
cv2.imshow('RGB颜色图', cv2.cvtColor(grid, cv2.COLOR_RGB2BGR))
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

• Plotly：支持交互式操作的可视化库，渲染出的颜色图支持缩放、悬停查看像素坐标和数值，适合需要交互式查看细节的场景：

import numpy as np
import plotly.express as px

grid = np.array([
    [[35,74,3], [146,252,7]],
    [[215,84,14], [16,62,8]]
], dtype=np.uint8)

fig = px.imshow(grid)
fig.show()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者msba