在一个已存在的png图片上画四个子图,用matplotlib库画曲线
时间: 2023-06-16 18:05:34 浏览: 54
可以matplotlib库中的subplot函数将一个大图分割成多个子图,并在每个子图上画曲线。具体步骤如下:
1. 导入matplotlib库和其他需要的库:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from PIL import Image
```
2. 读取已有的png图片并转换为numpy数组:
```python
image = Image.open("existing_image.png")
image_array = np.array(image)
```
3. 用subplot函数将大图分割成四个子图:
```python
fig, axs = plt.subplots(2, 2, figsize=(10, 10))
```
这里的参数2, 2表示将大图分成两行两列,生成四个子图,figsize参数指定生成的图像大小。
4. 在每个子图上画曲线:
```python
# 第一个子图
axs[0, 0].plot(x_data, y_data)
# 第二个子图
axs[0, 1].plot(x_data, y_data)
# 第三个子图
axs[1, 0].plot(x_data, y_data)
# 第四个子图
axs[1, 1].plot(x_data, y_data)
```
这里的x_data和y_data是曲线的数据,可以根据具体需求自行生成。
5. 将四个子图合并成一张大图并保存:
```python
plt.subplots_adjust(wspace=0.2, hspace=0.2)
result_image = fig2img(fig)
result_image.save("result_image.png")
```
其中,subplots_adjust函数可以调整子图之间的间距,fig2img函数将matplotlib生成的图像转换为PIL Image对象,最后将生成的图像保存为png格式。
完整代码如下:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from PIL import Image
def fig2img(fig):
"""将matplotlib生成的图像转换为PIL Image对象"""
fig.canvas.draw()
w, h = fig.canvas.get_width_height()
buffer = np.frombuffer(fig.canvas.tostring_argb(), dtype=np.uint8)
buffer.shape = (w, h, 4)
buffer = buffer[:, :, [3, 2, 1, 0]]
img = Image.frombuffer("RGBA", (w, h), buffer.tostring(), "raw", "RGBA", 0, 1)
return img
# 读取已有的png图片并转换为numpy数组
image = Image.open("existing_image.png")
image_array = np.array(image)
# 用subplot函数将大图分割成四个子图
fig, axs = plt.subplots(2, 2, figsize=(10, 10))
# 在每个子图上画曲线
# 第一个子图
axs[0, 0].plot(x_data, y_data)
# 第二个子图
axs[0, 1].plot(x_data, y_data)
# 第三个子图
axs[1, 0].plot(x_data, y_data)
# 第四个子图
axs[1, 1].plot(x_data, y_data)
# 调整子图之间的间距
plt.subplots_adjust(wspace=0.2, hspace=0.2)
# 将四个子图合并成一张大图并保存
result_image = fig2img(fig)
result_image.save("result_image.png")
```