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在图形中显示多个图像的核心思想是遍历轴列表以绘制单个图像。我们使用 imshow()方法显示单个图像。

在 for 循环中使用 Matplotlib add_subplot()

在一个图中显示多个图像的最简单方法可能是使用 add_subplot() 启动子图并使用 imshow() 方法显示每个图像，并在 for 循环中显示图像。

add_subplot() 方法的语法：

add_subplot(rows, columns, i)

其中 rows 和 columns 代表合成图中行和列的总数，i 代表要显示的图像的索引。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

width=5
height=5
rows = 2
cols = 2
axes=[]
fig=plt.figure()

for a in range(rows*cols):
    b = np.random.randint(7, size=(height,width))
    axes.append( fig.add_subplot(rows, cols, a+1) )
    subplot_title=("Subplot"+str(a))
    axes[-1].set_title(subplot_title)  
    plt.imshow(b)
fig.tight_layout()    
plt.show()

输出：

我们可以在上面的代码中增加更多的灵活性，以在选定的轴上绘制更多特征，并提供对子图的每个轴的访问。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

width=5
height=5
rows = 2
cols = 2
fig=plt.figure()

x=np.linspace(-3,3,100)
y1=np.sin(x)
y2=1/(1+np.exp(-x))

axes = []

for i in range(cols*rows):
    b = np.random.randint(10, size=(height,width))
    axes.append( fig.add_subplot(rows, cols, i+1) )
    subplot_title=("Subplot"+str(i))
    axes[-1].set_title(subplot_title)  
    plt.imshow(b)

axes[1].plot(x, y1)
axes[3].plot(x,y2)
fig.tight_layout()

plt.show()

输出：

在这里，axes 允许访问操作每个子图。

另外，我们还可以通过 [row_index][column_index] 提供对每个子图的访问权限，当我们具有多个图像数组时，这将更为有用。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

width=5
height=5
rows = 2
cols = 2

x=np.linspace(0,3,100)
y1=np.sin(x)
y2=1/(1+np.exp(-x))
         
figure, axes = plt.subplots(nrows=rows, ncols=cols)

for a, b in enumerate(axes.flat):
    image = np.random.randint(7, size=(height,width))
    b.imshow(image, alpha=0.25)
    r = a // cols
    c = a % cols
    subtitle="Row:"+str(r)+", Col:"+str(c)
    b.set_title(subtitle)

axes[0][1].plot(x, y1)
axes[1][1].plot(x,y2)

figure.tight_layout()
plt.show()

输出：

根据 Matplotlib 中子图定义功能

我们可以基于 subplots 命令定义一个函数，该命令会在图中创建许多轴。根据行和列的数量，然后在轴列表上进行迭代以绘制图像，并为每个图像添加标题。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def display_multiple_img(images, rows = 1, cols=1):
    figure, ax = plt.subplots(nrows=rows,ncols=cols )
    for ind,title in enumerate(images):
        ax.ravel()[ind].imshow(images[title])
        ax.ravel()[ind].set_title(title)
        ax.ravel()[ind].set_axis_off()
    plt.tight_layout()
    plt.show()

total_images = 4
images = {'Image'+str(i): np.random.rand(100, 100) for i in range(total_images)}

display_multiple_img(images, 2, 2)

输出：