python 一个figure上显示多个图像的实例


						方法一：主要是inshow()函数的使用

首先基本的画图流程为：





import matplotlib.pyplot as plt 

 

#创建新的figure

fig = plt.figure()

 

#必须通过add_subplot()创建一个或多个绘图

#ax = fig.add_subplot(221)

 

#绘制2x2两行两列共四个图，编号从1开始

ax1 = fig.add_subplot(221)

ax2 = fig.add_subplot(222)

ax3 = fig.add_subplot(223)

ax4 = fig.add_subplot(224)

 

#图片的显示

plt.show()



然后就会有四个在同一张图上的figure



然后我们可以用python中的Matplotlib库中的，imshow()函数实现绘图。imshow()可以用来绘制热力图





#coding=utf-8

import matplotlib.pyplot as plt 

import numpy as np

 

points = np.arange(-5,5,0.01)

 

xs,ys = np.meshgrid(points,points)

 

z = np.sqrt(xs**2 + ys**2)

 

#创建新的figure

fig = plt.figure()

 

#绘制2x2两行两列共四个图，编号从1开始

ax = fig.add_subplot(221)

ax.imshow(z)

 

ax = fig.add_subplot(222)

#使用自定义的colormap(灰度图)

ax.imshow(z,cmap=plt.cm.gray)

 

ax = fig.add_subplot(223)

#使用自定义的colormap

ax.imshow(z,cmap=plt.cm.cool)

 

ax = fig.add_subplot(224)

#使用自定义的colormap

ax.imshow(z,cmap=plt.cm.hot)

 

#图片的显示

plt.show()







方法二：subplot的使用，在python中，可以用subplot绘制子图。

常用方法：pl.subplot(121)第一个1代表1行，第二个2代表两列，第三个1代表第一个图。





  # -*- coding: utf-8 -*- 

 """ 

 演示二维插值。 

 """ 

 import numpy as np 

 from scipy import interpolate 

 import pylab as pl 

 import matplotlib as mpl 

  

 def func(x, y): 

  return (x+y)*np.exp(-5.0*(x**2 + y**2)) 

  

 # X-Y轴分为15*15的网格 

 y,x= np.mgrid[-1:1:15j, -1:1:15j] 

  

 fvals = func(x,y) # 计算每个网格点上的函数值 15*15的值 

 print len(fvals[0]) 

  

 #三次样条二维插值 

 newfunc = interpolate.interp2d(x, y, fvals, kind='cubic') 

  

 # 计算100*100的网格上的插值 

 xnew = np.linspace(-1,1,100)#x 

 ynew = np.linspace(-1,1,100)#y 

 fnew = newfunc(xnew, ynew)#仅仅是y值 100*100的值 

  

 # 绘图 

 # 为了更明显地比较插值前后的区别，使用关键字参数interpolation='nearest' 

 # 关闭imshow()内置的插值运算。 

 pl.subplot(121) 

 im1=pl.imshow(fvals, extent=[-1,1,-1,1], cmap=mpl.cm.hot, interpolation='nearest', origin="lower")#pl.cm.jet 

 #extent=[-1,1,-1,1]为x,y范围 favals为 

 pl.colorbar(im1) 

  

 pl.subplot(122) 

 im2=pl.imshow(fnew, extent=[-1,1,-1,1], cmap=mpl.cm.hot, interpolation='nearest', origin="lower") 

 pl.colorbar(im2) 

  

 pl.show() 





以上的代码为二维插值中画图的演示。绘图如下：



以上这篇python 一个figure上显示多个图像的实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持中文源码网。