python plt.subplot的用法

`plt.subplot()` 是 Matplotlib 库中用于创建子图的函数。它的语法如下：

plt.subplot(nrows, ncols, index, **kwargs)

其中，`nrows` 和 `ncols` 分别表示子图的行数和列数，`index` 表示当前子图的位置（从左上角开始，从左到右，从上到下编号）。`**kwargs` 是可选参数，用于设置子图的属性。

下面是一个简单的例子：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)

plt.subplot(2, 1, 1)
plt.plot(x, y1)
plt.title('sin(x)')

plt.subplot(2, 1, 2)
plt.plot(x, y2)
plt.title('cos(x)')

plt.show()

这个例子中，我们创建了一个包含两个子图的图像，第一个子图显示 $\sin(x)$ 的曲线，第二个子图显示 $\cos(x)$ 的曲线。

相关问题

补充代码img_checkeboard = io.imread("checkeboard8_pixeldup_8.tif") plt.subplot(121) plt.imshow(img_checkeboard) plt.axis('off') plt.title("Original") img_binary = np.zeros_like(img_checkeboard) plt.subplot(122) plt.imshow(img_binary) plt.axis('off') plt.title("Binary")

好的，我来补充一下完整的代码，供您参考：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from skimage import io, filters

# 读取图像
img_checkeboard = io.imread("checkeboard8_pixeldup_8.tif")

# 显示原图
plt.subplot(121)
plt.imshow(img_checkeboard)
plt.axis('off')
plt.title("Original")

# 二值化处理
img_binary = np.zeros_like(img_checkeboard)
threshold = filters.threshold_otsu(img_checkeboard)
img_binary[img_checkeboard >= threshold] = 1

# 显示二值化后的图像
plt.subplot(122)
plt.imshow(img_binary)
plt.axis('off')
plt.title("Binary")

plt.show()

这段代码中使用了 `skimage` 库中的 `io.imread` 方法读取图像；使用 `filters.threshold_otsu` 方法计算出阈值，并将图像转化为二值化图像。最后使用 `matplotlib` 库中的 `imshow` 和 `subplot` 方法显示原图和二值化后的图像。

希望能对您有所帮助！

plt.subplots与plt.subplot

plt.subplots与plt.subplot都是用于创建子图的函数，但是它们的用法略有不同。

plt.subplots是一个快捷函数，用于创建一个包含多个子图的figure对象和一个包含所有子图的numpy数组。它的用法如下：

fig, ax = plt.subplots(nrows, ncols)

其中，nrows和ncols分别指定子图的行数和列数，ax是一个numpy数组，包含了所有的子图对象。

而plt.subplot则是一个更底层的函数，用于创建单个子图。它的用法如下：

ax = plt.subplot(nrows, ncols, index)

其中，nrows和ncols同样指定子图的行数和列数，index则指定当前子图在numpy数组中的索引（从1开始）。