Wie kann ich ein Bild aus einer Datei in Jupyter Notebook anzeigen?

Ich möchte ein IPython-Notizbuch verwenden , um einige Genomdiagramme, die ich mit dem Biopython- GenomeDiagramModul erstelle, interaktiv zu analysieren . Zwar gibt es umfangreich Dokumentation über die Verwendung matplotlibzu Graphen inline in IPython Notebook zu bekommen, verwendet GenomeDiagram den ReportLab Toolkit , das glaube ich nicht für die Inline - Grafik in IPython unterstützt wird.

Ich dachte jedoch, dass ein Weg, dies zu umgehen, darin bestehen würde, das Plot / Genom-Diagramm in eine Datei zu schreiben und dann das Bild inline zu öffnen, was das gleiche Ergebnis mit so etwas hätte:

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

Ich kann jedoch nicht herausfinden, wie das geht - oder weiß, ob es möglich ist. Weiß also jemand, ob Bilder in IPython geöffnet / angezeigt werden können?

Mit freundlicher Genehmigung dieses Beitrags können Sie Folgendes tun:

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

( offizielle Dokumente )

Wenn Sie versuchen, ein Bild auf diese Weise in einer Schleife anzuzeigen, müssen Sie den Bildkonstruktor in eine Anzeigemethode einschließen.

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))

Beachten Sie, dass bisher veröffentlichte Lösungen nur für PNG und JPG funktionieren!

Wenn Sie es noch einfacher möchten, ohne weitere Bibliotheken zu importieren, oder wenn Sie eine animierte oder nicht animierte GIF-Datei in Ihrem Ipython-Notizbuch anzeigen möchten. Verwandeln Sie die Linie, in der Sie sie anzeigen möchten, in Markdown und verwenden Sie diesen schönen kurzen Hack!

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

Dadurch wird ein .jpgBild in Jupyter importiert und angezeigt (getestet mit Python 2.7 in einer Anaconda-Umgebung).

from IPython.display import display
from PIL import Image


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

Möglicherweise müssen Sie PIL installieren

In Anaconda erfolgt dies durch Eingabe

conda install pillow

Mit freundlicher Genehmigung dieser Seite fand ich, dass dies funktionierte, als die obigen Vorschläge nicht funktionierten:

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()))

Sie können in HTML-Code im Markdown-Abschnitt verwenden: Beispiel:

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

Eine sauberere Python3-Version, die Standard-Numpy, Matplotlib und PIL verwendet. Zusammenführen der Antwort zum Öffnen über die 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()

Wenn Sie eine große Anzahl von Bildern effizient anzeigen möchten, empfehle ich die Verwendung des IPyPlot-Pakets

import ipyplot

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

Es gibt einige andere nützliche Funktionen in diesem Paket, mit denen Sie Bilder auf interaktiven Registerkarten anzeigen können (separate Registerkarte für jedes Etikett / jede Klasse), was für alle ML-Klassifizierungsaufgaben sehr hilfreich ist.

Bei Verwendung GenomeDiagrammit Jupyter (iPython) können Bilder am einfachsten angezeigt werden, indem das GenomeDiagramm in ein PNG-Bild konvertiert wird. Dies kann mit einem IPython.display.Image-Objekt umbrochen werden, damit es im Notizbuch angezeigt wird.

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"))

[Siehe Notizbuch]