npz文件中数组为Prediction shape: (3408, 12, 307, 1) Truth shape: (3408, 12, 307, 1)，读取并输出为图像

可以使用numpy和PIL库来读取并输出为图像。

首先，我们需要加载npz文件中的数组：

import numpy as np

data = np.load('filename.npz')
prediction = data['Prediction']
truth = data['Truth']

接下来，我们将数组转换为图像。假设每个数组元素的取值范围是0到255之间的整数，我们可以使用PIL库将它们转换为图像：

from PIL import Image

def array_to_image(arr):
    # 将数组元素的取值范围从[0, 255]映射到[0, 1]
    arr = arr.astype(np.float32) / 255.0
    # 创建PIL图像对象
    img = Image.fromarray(np.uint8(arr * 255.0))
    return img

现在，我们可以将两个数组中的每个元素转换为图像并保存：

import os

# 创建保存图像的目录
if not os.path.exists('images'):
    os.makedirs('images')

# 遍历数组中的每个元素并保存为图像
for i in range(prediction.shape[0]):
    for j in range(prediction.shape[1]):
        # 将预测结果和真实值分别转换为图像
        pred_img = array_to_image(prediction[i, j])
        truth_img = array_to_image(truth[i, j])
        # 保存图像
        pred_img.save(f'images/prediction_{i}_{j}.png')
        truth_img.save(f'images/truth_{i}_{j}.png')

这样，我们就将npz文件中的数组转换为图像并保存到了本地。