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方法一：主要是inshow()函數的使用
首先基本的畫圖流程為：
import matplotlib.pyplot as plt #創建新的figure fig = plt.figure() #必須通過add_subplot()創建一個或多個繪圖 #ax = fig.add_subplot(221) #繪制2x2兩行兩列共四個圖，編號從1開始 ax1 = fig.add_subplot(221) ax2 = fig.add_subplot(222) ax3 = fig.add_subplot(223) ax4 = fig.add_subplot(224) #圖片的顯示 plt.show()
然后就會有四個在同一張圖上的figure
然后我們可以用python中的Matplotlib庫中的，imshow()函數實現繪圖。imshow()可以用來繪制熱力圖
#coding=utf-8 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np points = np.arange(-5,5,0.01) xs,ys = np.meshgrid(points,points) z = np.sqrt(xs**2 + ys**2) #創建新的figure fig = plt.figure() #繪制2x2兩行兩列共四個圖，編號從1開始 ax = fig.add_subplot(221) ax.imshow(z) ax = fig.add_subplot(222) #使用自定義的colormap(灰度圖) ax.imshow(z,cmap=plt.cm.gray) ax = fig.add_subplot(223) #使用自定義的colormap ax.imshow(z,cmap=plt.cm.cool) ax = fig.add_subplot(224) #使用自定義的colormap ax.imshow(z,cmap=plt.cm.hot) #圖片的顯示 plt.show()
方法二：subplot的使用，在python中，可以用subplot繪制子圖。
常用方法：pl.subplot(121)第一個1代表1行，第二個2代表兩列，第三個1代表第一個圖。
# -*- coding: utf-8 -*- """ 演示二維插值。 """ import numpy as np from scipy import interpolate import pylab as pl import matplotlib as mpl def func(x, y): return (x+y)*np.exp(-5.0*(x**2 + y**2)) # X-Y軸分為15*15的網格 y,x= np.mgrid[-1:1:15j, -1:1:15j] fvals = func(x,y) # 計算每個網格點上的函數值 15*15的值 print len(fvals[0]) #三次樣條二維插值 newfunc = interpolate.interp2d(x, y, fvals, kind='cubic') # 計算100*100的網格上的插值 xnew = np.linspace(-1,1,100)#x ynew = np.linspace(-1,1,100)#y fnew = newfunc(xnew, ynew)#僅僅是y值 100*100的值 # 繪圖 # 為了更明顯地比較插值前后的區別，使用關鍵字參數interpolation='nearest' # 關閉imshow()內置的插值運算。 pl.subplot(121) im1=pl.imshow(fvals, extent=[-1,1,-1,1], cmap=mpl.cm.hot, interpolation='nearest', origin="lower")#pl.cm.jet #extent=[-1,1,-1,1]為x,y范圍 favals為 pl.colorbar(im1) pl.subplot(122) im2=pl.imshow(fnew, extent=[-1,1,-1,1], cmap=mpl.cm.hot, interpolation='nearest', origin="lower") pl.colorbar(im2) pl.show()
以上的代碼為二維插值中畫圖的演示。繪圖如下：
以上這篇python 一個figure上顯示多個圖像的實例就是小編分享給大家的全部內容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持億速云。
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