Как я могу отобразить изображение из файла в Jupyter Notebook?

Я хотел бы использовать записную книжку IPython для интерактивного анализа некоторых диаграмм генома, которые я делаю с помощью GenomeDiagramмодуля Biopython . В то время как существует обширная документация о том, как использовать matplotlibдля получения встроенных графов в блокноте IPython, GenomeDiagram использует инструментарий ReportLab, который, я не думаю, поддерживается для встроенных графиков в IPython.

Я думал, однако, что способ обойти это будет записать диаграмму сюжет / геном в файл, а затем открыть встроенное изображение, которое будет иметь тот же результат с чем-то вроде этого:

gd_diagram.write("test.png", "PNG")
display(file="test.png")

Однако я не могу понять, как это сделать - или знаю, возможно ли это. Так кто-нибудь знает, можно ли открывать / отображать изображения в IPython?

Из этого поста вы можете сделать следующее:

from IPython.display import Image
Image(filename='test.png') 

( официальные документы )

Если вы пытаетесь таким образом отобразить изображение внутри цикла, то вам нужно обернуть конструктор Image в метод отображения.

from IPython.display import Image, display

listOfImageNames = ['/path/to/images/1.png',
                    '/path/to/images/2.png']

for imageName in listOfImageNames:
    display(Image(filename=imageName))

Обратите внимание, что до сих пор размещенные решения работают только для png и jpg!

Если вы хотите, чтобы это было еще проще без импорта дополнительных библиотек, или вы хотите отобразить анимированный или не анимированный GIF-файл в блокноте Ipython. Преобразуйте строку, где вы хотите отобразить ее, в уценку и используйте этот хороший короткий взлом!

![alt text](test.gif "Title")

Это позволит импортировать и отобразить .jpgизображение в Jupyter (протестировано с Python 2.7 в среде Anaconda)

from IPython.display import display
from PIL import Image


path="/path/to/image.jpg"
display(Image.open(path))

Вам может понадобиться установить PIL

в Анаконде это можно сделать, набрав

conda install pillow

Благодаря этой странице я обнаружил, что это сработало, когда приведенные выше предложения не помогли:

import PIL.Image
from cStringIO import StringIO
import IPython.display
import numpy as np
def showarray(a, fmt='png'):
    a = np.uint8(a)
    f = StringIO()
    PIL.Image.fromarray(a).save(f, fmt)
    IPython.display.display(IPython.display.Image(data=f.getvalue()))

Вы можете использовать в HTML-код в разделе уценки: пример:

 <img src="https://www.tensorflow.org/images/colab_logo_32px.png" />

Более чистая версия Python3, в которой используются стандартные numpy, matplotlib и PIL. Слияние ответа для открытия с URL.

import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image
import numpy as np

pil_im = Image.open('image.png') #Take jpg + png
## Uncomment to open from URL
#import requests
#r = requests.get('https://www.vegvesen.no/public/webkamera/kamera?id=131206')
#pil_im = Image.open(BytesIO(r.content))
im_array = np.asarray(pil_im)
plt.imshow(im_array)
plt.show()

Если вы хотите эффективно отображать большое количество изображений, я рекомендую использовать пакет IPyPlot

import ipyplot

ipyplot.plot_images(images_array, max_images=20, img_width=150)

В этом пакете есть и другие полезные функции, где вы можете отображать изображения на интерактивных вкладках (отдельная вкладка для каждой метки / класса), что очень полезно для всех задач классификации ML.

При использовании GenomeDiagramс Jupyter (iPython) самый простой способ отображения изображений - преобразование GenomeDiagram в изображение PNG. Это можно обернуть, используя объект IPython.display.Image, чтобы отобразить его в блокноте.

from Bio.Graphics import GenomeDiagram
from Bio.SeqFeature import SeqFeature, FeatureLocation
from IPython.display import display, Image
gd_diagram = GenomeDiagram.Diagram("Test diagram")
gd_track_for_features = gd_diagram.new_track(1, name="Annotated Features")
gd_feature_set = gd_track_for_features.new_set()
gd_feature_set.add_feature(SeqFeature(FeatureLocation(25, 75), strand=+1))
gd_diagram.draw(format="linear", orientation="landscape", pagesize='A4',
                fragments=1, start=0, end=100)
Image(gd_diagram.write_to_string("PNG"))

[См тетрадь]