JupyterLab使用Matplotlib库中的imshow函数来同时显示三张灰度图像

JupyterLab使用Matplotlib库中的`imshow`函数来同时显示三张灰度图像的步骤如下：

1. 首先，导入必要的库：

   import matplotlib.pyplot as plt
   from matplotlib.image import imread

2. 读取三张灰度图像：

   img1 = imread('gray_image1.jpg', cmap='gray')
   img2 = imread('gray_image2.jpg', cmap='gray')
   img3 = imread('gray_image3.jpg', cmap='gray')

这里假设您已经将三张灰度图像分别保存在'gray_image1.jpg'，'gray_image2.jpg'和'gray_image3.jpg'文件中，且这些文件位于您的JupyterLab工作目录中。

3. 创建一个大小为1x3的子图布局，并在每个子图中显示一张灰度图像：

   fig, axs = plt.subplots(1, 3, figsize=(10, 5))
   axs[0].imshow(img1, cmap='gray')
   axs[0].set_title('Image 1', size=10)
   axs[0].axis('off')
   axs[1].imshow(img2, cmap='gray')
   axs[1].set_title('Image 2', size=10)
   axs[1].axis('off')
   axs[2].imshow(img3, cmap='gray')
   axs[2].set_title('Image 3', size=10)
   axs[2].axis('off')

`fig, axs = plt.subplots(1, 3, figsize=(10, 5))`语句创建一个大小为1x3的子图布局，并将返回的`fig`和包含三个子图对象的`axs`数组分别存储在变量中。然后，使用`imshow`函数在每个子图中显示一张灰度图像，并使用`set_title`函数为每个子图添加标题。最后，使用`axis`函数关闭坐标轴的显示。

4. 显示图像：

   plt.show()

这个语句将在JupyterLab中显示图像。

完整的示例代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.image import imread

# 读取三张灰度图像
img1 = imread('gray_image1.jpg', cmap='gray')
img2 = imread('gray_image2.jpg', cmap='gray')
img3 = imread('gray_image3.jpg', cmap='gray')

# 创建一个大小为1x3的子图布局，并在每个子图中显示一张灰度图像
fig, axs = plt.subplots(1, 3, figsize=(10, 5))
axs[0].imshow(img1, cmap='gray')
axs[0].set_title('Image 1', size=10)
axs[0].axis('off')
axs[1].imshow(img2, cmap='gray')
axs[1].set_title('Image 2', size=10)
axs[1].axis('off')
axs[2].imshow(img3, cmap='gray')
axs[2].set_title('Image 3', size=10)
axs[2].axis('off')

# 显示图像
plt.show()

注意，您需要将'gray_image1.jpg'、'gray_image2.jpg'和'gray_image3.jpg'替换为您自己的图像文件名，并确保这些图像文件与您的JupyterLab工作目录中的Python代码文件在同一目录下。