您可以使用PyPNG。它是一个纯Python(无依赖)开源PNG编码器/解码器，它支持将NumPy数组写入图像。

matplotlib:

import matplotlib.image

matplotlib.image.imsave('name.png', array)

适用于matplotlib 1.3.1，我不知道低版本。从文档字符串:

Arguments:
  *fname*:
    A string containing a path to a filename, or a Python file-like object.
    If *format* is *None* and *fname* is a string, the output
    format is deduced from the extension of the filename.
  *arr*:
    An MxN (luminance), MxNx3 (RGB) or MxNx4 (RGBA) array.

Imageio是一个Python库，它提供了一个简单的接口来读取和写入广泛的图像数据，包括动画图像、视频、体积数据和科学格式。它是跨平台的，运行在Python 2.7和3.4+上，易于安装。

这是一个灰度图像的例子:

import numpy as np
import imageio

# data is numpy array with grayscale value for each pixel.
data = np.array([70,80,82,72,58,58,60,63,54,58,60,48,89,115,121,119])

# 16 pixels can be converted into square of 4x4 or 2x8 or 8x2
data = data.reshape((4, 4)).astype('uint8')

# save image
imageio.imwrite('pic.jpg', data)

一个答案使用PIL(只是在情况下它是有用的)。

给定一个numpy数组" a ":

from PIL import Image
im = Image.fromarray(A)
im.save("your_file.jpeg")

你可以用几乎任何你想要的格式替换“jpeg”。更多关于格式的细节请点击这里

如果你碰巧已经在使用[Py]Qt，你可能会对qimage2ndarray感兴趣。从版本1.4(刚刚发布)开始，PySide也得到了支持，并且将有一个类似于scipy的微小imsave(文件名，数组)函数，但使用Qt而不是PIL。在1.3版本中，只需使用如下代码:

qImage = array2qimage(image, normalize = False) # create QImage from ndarray
success = qImage.save(filename) # use Qt's image IO functions for saving PNG/JPG/..

(1.4的另一个优点是它是一个纯python解决方案，这使得它更加轻量级。)

Matplotlib SVN有一个新函数，可以将图像保存为图像-没有轴等，这是一个非常简单的函数，如果你不想安装SVN(直接从Matplotlib SVN中的image.py复制，为了简洁，删除了文档字符串):

def imsave(fname, arr, vmin=None, vmax=None, cmap=None, format=None, origin=None):
    from matplotlib.backends.backend_agg import FigureCanvasAgg as FigureCanvas
    from matplotlib.figure import Figure

    fig = Figure(figsize=arr.shape[::-1], dpi=1, frameon=False)
    canvas = FigureCanvas(fig)
    fig.figimage(arr, cmap=cmap, vmin=vmin, vmax=vmax, origin=origin)
    fig.savefig(fname, dpi=1, format=format)