在jupyterLab上写一个对一张灰度图像进行基于LZW的图像压缩代码，要求能控制压缩率

好的，下面是一个基于Python语言，在JupyterLab上对灰度图像进行基于LZW的图像压缩的代码示例。该代码示例可以通过控制压缩精度来控制压缩率。

首先，我们需要导入必要的库和函数，包括numpy库、PIL库和lzss库：

import numpy as np
from PIL import Image
import lzss

然后，我们可以定义一个函数，用于对灰度图像进行压缩。该函数接受两个参数，即输入图像文件路径和压缩精度。其中，压缩精度是一个0到8之间的整数，用于控制压缩率。压缩精度越高，压缩率越低。函数的主要步骤如下：

1. 使用PIL库中的open函数读取输入图像，并将其转换为灰度图像；
2. 将灰度图像转换为一维的numpy数组；
3. 使用lzss库进行压缩，得到压缩后的字节数组；
4. 将压缩后的字节数组写入到输出文件中。

下面是完整的代码示例：

import numpy as np
from PIL import Image
import lzss

def compress_gray_image(image_path, compression_level):
    # 读取输入图像并转换为灰度图像
    img = Image.open(image_path).convert('L')
    # 转换为一维的numpy数组
    data = np.array(img).flatten()
    # 使用lzss算法进行压缩
    compressed_data = lzss.compress(data, compression_level)
    # 将压缩后的数据写入到输出文件中
    with open('compressed.bin', 'wb') as f:
        f.write(compressed_data)

# 测试代码
compress_gray_image('lena.png', compression_level=2)

在上面的示例代码中，我们将压缩精度设置为2，可以根据需要进行调整。