fig, (ax_wm, ax_im, ax_im_wm, ax_wm_ex)=plt.subplots(nrows = 1,ncols = 4, figsize = [20,20]) ax_wm.imshow(wm, cmap = plt.cm.gray) ax_wm.set_xlabel('waterpng') ax_im.imshow(im, cmap = plt.cm.gray) ax_im.set_xlabel('image') ax_im_wm.imshow(im_wm, cmap = plt.cm.gray) ax_im_wm.set_xlabel('newimage') ax_wm_ex.imshow(wm_ex, cmap = plt.cm.gray) ax_wm_ex.set_xlabel('tiquwater')这段代码什么意思

这段代码定义了一个包含四个子图的图像，每个子图都是灰度图像，用于展示数字水印嵌入和提取的过程。其中：

- ax_wm：展示原始的数字水印图像。
- ax_im：展示原始图像。
- ax_im_wm：展示嵌入了数字水印的新图像。
- ax_wm_ex：展示从新图像中提取出的数字水印。

其中，imshow()函数用于展示图像，set_xlabel()函数用于设置子图的标题。figsize参数用于设置整个图像的大小。

相关问题

fig，ax=plt.subplots（）

`fig, ax = plt.subplots()` 是一个创建 Matplotlib 图形的常用代码片段。它使用 `subplots()` 函数创建一个 `figure` 对象和一个或多个 `axes` 对象，并将它们分别分配给变量 `fig` 和 `ax`。

具体来说，`subplots()` 函数有以下用法：

fig, ax = plt.subplots(nrows=1, ncols=1, sharex=False, sharey=False, figsize=None, dpi=None, subplot_kw=None, **kwargs)

其中，参数含义如下：

- `nrows` 和 `ncols`：表示子图网格的行数和列数，可以是整数或元组。
- `sharex` 和 `sharey`：表示是否共享 x 轴和 y 轴刻度。默认为 `False`。
- `figsize`：表示 `figure` 对象的尺寸，以英寸为单位的二元组。
- `dpi`：表示 `figure` 对象的分辨率。
- `subplot_kw`：表示传递给 `add_subplot()` 函数的参数的字典。
- `**kwargs`：表示传递给 `figure()` 函数的其他参数。

`subplots()` 函数返回一个包含 `figure` 和 `axes` 数组的元组。如果 `nrows=1` 和 `ncols=1`，则 `ax` 变量将是一个 `AxesSubplot` 对象，如果 `nrows>1` 或 `ncols>1`，则 `ax` 变量将是一个 `AxesSubplot` 对象的数组。

在这个代码片段中，我们通常使用 `ax` 变量来设置图形的属性，例如添加标题、设置标签、调整刻度等。而 `fig` 变量则用于保存或显示图形。

fig, ax = plt.subplots()参数

`plt.subplots()`是一个创建子图的函数，用于创建一个包含一个或多个子图的figure对象和对应的子图axes对象。它可以接受一些可选参数，用于控制子图的布局和外观。

`fig, ax = plt.subplots()`会返回两个对象：`fig`是一个Figure对象，代表整个图像窗口；`ax`是一个Axes对象（或者是Axes对象的数组），代表一个子图。

通常情况下，我们可以通过`ax`对象的方法来绘制子图中的各种图形和标注。

在这个函数中常用的参数包括：

- `nrows`：子图行数
- `ncols`：子图列数
- `sharex`：是否共享x轴
- `sharey`：是否共享y轴
- `figsize`：figure的大小
- `subplot_kw`：设置每个子图的关键字参数

例如，`fig, ax = plt.subplots(nrows=2, ncols=3, figsize=(8, 5))`会创建一个2行3列的子图，每个子图的大小为`(8, 5)`，并返回一个Figure对象和一个2x3的Axes对象数组。