plt.subplot 每个窗口大小

plt.subplot函数可以使用三个参数来指定每个子图的窗口大小，分别是行数、列数和子图的索引。其中，行数和列数指定了整个图形的布局，而子图的索引指定了当前子图在布局中的位置。

具体来说，plt.subplot函数的语法是：plt.subplot(nrows, ncols, index)。

- nrows表示总行数，ncols表示总列数。
- index表示当前子图在布局中的位置，其取值范围是从1到nrows * ncols。

因此，通过这三个参数的组合，plt.subplot函数可以灵活地控制每个子图的窗口大小。

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解释代码plt.subplot(121) plt.plot(energy) plt.subplot(122) plt.imshow(disparity,cmap='gray',vmin=0,vmax=num_disp_values-1) plt.show()

这段代码使用了matplotlib库来展示图像数据。具体地，它使用了subplot函数来创建一个2x1的图形窗口，并将第一个子图的位置设为(1,2,1)，第二个子图的位置设为(1,2,2)。接着，它使用plot函数在第一个子图中绘制了一个名为energy的数据序列（假设这个序列是一些能量值的集合），然后使用imshow函数在第二个子图中显示了一个名为disparity的图像（假设这个图像是一张深度图像，其中每个像素表示与相机之间的距离）。其中，cmap参数指定了颜色映射表，vmin和vmax参数指定了图像中的最小和最大像素值，num_disp_values是一个预定义的变量，表示深度图像中可能的深度值的数量。最后，它使用show函数来将图形窗口显示在屏幕上。

把下面这段代码改成动态显示图a=[1,2,3,4,56,8] for i in range(100): # while True: plt.subplot(211) # plt.cla() plt.plot(a) plt.pause(0.5) # plt.subplot(212) # # plt.cla() # plt.plot(diff) # plt.pause(0.5) plt.show()

你可以将代码修改为以下形式，实现动态显示a的变化：

import matplotlib.pyplot as plt

a = [1, 2, 3, 4, 56, 8]

fig, ax = plt.subplots()

for i in range(100):
    ax.clear()
    ax.plot(a)
    plt.pause(0.5)
    a.append(i)  # 在a的末尾添加一个新元素，模拟a的动态变化

plt.show()

这里使用了matplotlib的`subplots`函数创建了一个图形窗口，然后在每个循环迭代中，通过`clear`函数清除上一次绘制的内容，再用`plot`函数重新绘制a的曲线，并通过`pause`函数暂停0.5秒，模拟动态显示。最后使用`show`函数显示图形。为了模拟a的动态变化，我在循环中每次往a的末尾添加了一个新元素。你也可以根据实际情况改变a的值。