Как правильно отображать несколько изображений на одной фигуре?

Я пытаюсь отобразить 20 случайных изображений на одном рисунке. Изображения действительно отображаются, но они накладываются. Я использую:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
w=10
h=10
fig=plt.figure()
for i in range(1,20):
    img = np.random.randint(10, size=(h,w))
    fig.add_subplot(i,2,1)
    plt.imshow(img)
plt.show()

Я бы хотел, чтобы они выглядели естественным образом в макете сетки (скажем, 4x5), каждый с одинаковым размером. Часть проблемы заключается в том, что я не знаю, что означают аргументы add_subplot. В документации указано, что аргументами являются количество строк, количество столбцов и номер графика. Нет аргумента позиционирования. Кроме того, номер участка может быть только 1 или 2. Как я могу это достичь?

Ответ 1

Вот мой подход, который вы можете попробовать:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

w=10
h=10
fig=plt.figure(figsize=(8, 8))
columns = 4
rows = 5
for i in range(1, columns*rows +1):
    img = np.random.randint(10, size=(h,w))
    fig.add_subplot(rows, columns, i)
    plt.imshow(img)
plt.show()

Полученное изображение:

(Дата первоначального ответа: 7 октября 17 года в 4:20)

Edit1

Так как этот ответ популярен за пределами моего ожидания. И я вижу, что небольшое изменение необходимо для обеспечения гибкости при манипулировании отдельными участками. Так что я предлагаю эту новую версию оригинальному коду. По сути, это обеспечивает: -

доступ к отдельным осям участков
Возможность нанесения большего количества объектов на выбранные оси

Новый код:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

w = 10
h = 10
fig = plt.figure(figsize=(9, 13))
columns = 4
rows = 5

# prep (x,y) for extra plotting
xs = np.linspace(0, 2*np.pi, 60)  # from 0 to 2pi
ys = np.abs(np.sin(xs))           # absolute of sine

# ax enables access to manipulate each of subplots
ax = []

for i in range( columns*rows ):
    img = np.random.randint(10, size=(h,w))
    # create subplot and append to ax
    ax.append( fig.add_subplot(rows, columns, i+1) )
    ax[-1].set_title("ax:"+str(i))  # set title
    plt.imshow(img, alpha=0.25)

# do extra plots on selected axes/subplots
# note: index starts with 0
ax[2].plot(x, 3*y)
ax[19].plot(y**2, x)

plt.show()  # finally, render the plot

Получившийся сюжет:

Ответ 2

Вы можете попробовать следующее:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

def plot_figures(figures, nrows = 1, ncols=1):
    """Plot a dictionary of figures.

    Parameters
    ----------
    figures : <title, figure> dictionary
    ncols : number of columns of subplots wanted in the display
    nrows : number of rows of subplots wanted in the figure
    """

    fig, axeslist = plt.subplots(ncols=ncols, nrows=nrows)
    for ind,title in zip(range(len(figures)), figures):
        axeslist.ravel()[ind].imshow(figures[title], cmap=plt.jet())
        axeslist.ravel()[ind].set_title(title)
        axeslist.ravel()[ind].set_axis_off()
    plt.tight_layout() # optional



# generation of a dictionary of (title, images)
number_of_im = 20
w=10
h=10
figures = {'im'+str(i): np.random.randint(10, size=(h,w)) for i in range(number_of_im)}

# plot of the images in a figure, with 5 rows and 4 columns
plot_figures(figures, 5, 4)

plt.show()

Однако это в основном просто копирование и вставка отсюда: несколько цифр в одном окне, по этой причине этот пост следует рассматривать как дубликат.

Надеюсь, это поможет.