在Python中，将NumPy数组保存为TIF格式主要有以下两种常用方法，具体选择取决于是否需要地理信息：

一、使用GDAL库（推荐）

GDAL是处理地理空间数据的强大库，支持将NumPy数组保存为带有地理坐标系的TIF文件。

步骤：

1. 安装依赖

   需安装gdal库，可通过pip install gdal安装。

2. 代码示例

   import numpy as np
   from osgeo import gdal
   
   # 读取NumPy数组
   data = np.load('data.npy')
   
   # 创建TIF文件
   driver = gdal.GetDriverByName('GTiff')
   dataset = driver.Create('output.tif', data.shape, data.shape, 1, gdal.GDT_Float32)
   
   # 写入数据
   dataset.GetRasterBand(1).WriteArray(data)
   
   # 关闭文件
   dataset = None
   

   说明：

   • gdal.GDT_Float32指定数据类型为32位浮点数，可根据需要调整（如GDT_Byte为8位无符号整数）。

   • 若需地理信息，需从源TIF文件中获取投影和地理变换参数，并使用SetProjection和SetGeoTransform方法设置。

二、使用OpenCV库

OpenCV支持读取和保存多种图像格式，包括TIF，但需注意其地理信息处理能力有限。

步骤：

1. 安装依赖

   需安装opencv-python库，可通过pip install opencv-python安装。

2. 代码示例

   import cv2
   import numpy as np
   
   # 读取NumPy数组
   data = np.load('data.npy')
   
   # 保存为TIF
   cv2.imwrite('output.tif', data, [int(cv2.IMWRITE_UNCHANGED), -1])
   

   说明：

   • cv2.IMWRITE_UNCHANGED保留原始数据类型，避免数据类型转换。

   • 该方法不支持地理信息，仅适用于普通图像。

总结

• 推荐使用GDAL ：适用于需要地理坐标系或高精度格式的场景，但需额外处理地理信息。

• 使用OpenCV ：适合快速保存普通图像，但地理信息丢失。

根据需求选择合适的方法，并注意数据类型和坐标系的一致性。