plt.imshow显示多幅图像

可以使用subplot函数来显示多幅图像，具体实现方法如下：

import matplotlib.pyplot as plt
fig, axs = plt.subplots(nrows=2, ncols=2, figsize=(10, 10))
axs[0, 0].imshow(image1)
axs[0, 1].imshow(image2)
axs[1, 0].imshow(image3)
axs[1, 1].imshow(image4)
plt.show()

其中，nrows和ncols分别表示行数和列数，figsize表示整个图像的大小，axs是一个二维数组，表示每个子图的位置。

相关问题

plt.imshow()两幅图像放在一个画布上

要将两幅图像放在一个画布上，你可以使用 Matplotlib 库中的 subplot() 函数。该函数可以将画布分成多个子图，每个子图可以显示一幅图像。

下面是一个简单的例子，其中我们将两幅图像放在一个 1x2 的网格中：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成两幅示例图像
image1 = np.random.rand(100, 100)
image2 = np.random.rand(100, 100)

# 创建画布和子图
fig, axes = plt.subplots(nrows=1, ncols=2)

# 在第一个子图中显示第一幅图像
axes[0].imshow(image1)

# 在第二个子图中显示第二幅图像
axes[1].imshow(image2)

# 显示图像
plt.show()

在这个例子中，我们首先生成了两幅随机图像。然后，我们使用 `subplots()` 函数创建了一个包含 1 行和 2 列子图的画布，并将返回值存储在 `fig` 和 `axes` 变量中。接下来，我们使用 `imshow()` 函数在第一个子图中显示第一幅图像，在第二个子图中显示第二幅图像。最后，我们调用 `show()` 函数显示图像。

imshow显示灰度图像原本要显示两幅图像，但是经过subplot处理后只有一幅图显示

`imshow` 函数通常用于matplotlib库中显示二维数组作为图像，如灰度图像或彩色图像。当你想要在同一窗口中显示多张图像时，可能会遇到情况，即使用`subplot`函数分隔成小网格，每部分原本应该是独立显示的。然而，如果你只调用了一次`imshow`并传递了所有图片的数据，`subplot`会覆盖前面的内容，导致最后只显示最后一副图像。

`subplot`用于创建子图，并对它们进行编号和布局。如果想在同一个subplot网格内显示多幅灰度图像，你应该为每一副图分别调用`imshow`，并且在每个`imshow`之间调用`axis('off')`来关闭坐标轴，防止重叠。例如：

import matplotlib.pyplot as plt

# 假设你有三张灰度图像数据
image1 = ...
image2 = ...
image3 = ...

# 创建一个3x1的子图网格
fig, axs = plt.subplots(3, 1)

# 分别显示每张图像
axs[0].imshow(image1, cmap='gray')
axs[0].axis('off')

axs[1].imshow(image2, cmap='gray')
axs[1].axis('off')

axs[2].imshow(image3, cmap='gray')
axs[2].axis('off')

plt.show()

这样，每一行都会有一个单独的图像显示出来。