在我们写论文或是汇报时，经常需要整合所得到的可视化数据结果，插入我们的论文中。如下所示的情况，我们需要将四个相关的弹性模量预测结果在一张图里展示。
使用matplotlib库中的子图(subplot)功能可以轻松而高效地实现这一过程，避免繁琐地手动调节。
具体代码如下，我们应确保python文件与图片在同理目录下（同一个文件夹里）。
import matplotlib.pyplot as plt
im = plt.imread('RL0.png')
im2 = plt.imread('RL2.png')
im3 = plt.imread('RL3.png')
im4 = plt.imread('RL4.png')注意，imread是 Matplotlib 库中的一个函数，用于从指定路径读取图像文件并将其作为 NumPy 数组返回。该函数支持多种图像文件格式，包括PNG、JPEG、BMP、GIF等等。通过调用该函数，可以将图像数据加载到Python环境中，以便进一步处理和分析。
plt.subplot(221, xlabel = '(1)', title = "K_VRH")
plt.imshow(im)我们通过plt.subplot来设置子图的参数，其中数字221表示子图总共有2行2列（4个），1则表示位于左上方的第一个图。
前文提到的plt.imread函数通常与其他 Matplotlib 库中的函数一起使用，例如 plt.imshow，用于显示和处理图像数据。
plt.xticks([])
plt.yticks([])运行这两行代码以消除子图中的横纵坐标刻度（使得横纵坐标显示为空），因为我们要处理的图像一般都有刻度了。
plt.subplot(222, xlabel = '(2)', title = "G_VRH")
plt.imshow(im2)
plt.xticks([])
plt.yticks([])
plt.subplot(223, xlabel = '(3)', title = "Elastic anisotropy")
plt.imshow(im3)
plt.xticks([])
plt.yticks([])
plt.subplot(224, xlabel = '(4)', title = "Poisson ratio")
plt.imshow(im4)
plt.xticks([])
plt.yticks([])再用同样的方式设置其他三个子图，注意本例子总共四个字图，故字图（subplot）的最后一位数字依次从2到4增大，结合之前的第一个子图，即表示各个子图位置从左上到右下。
plt.subplots_adjust(left=None, bottom=None, right=None, top=None, wspace=None, hspace=0.5)
plt.show()最后，我们通过plt.subplot_adjust来调节各个子图的间距，用plit.show()展示出子图，运行结如图所示：
于是，我们便将多个图像整合到了一张图上，再倒入到论文中即可。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-456262.html
注意，改变plt.subplot()中的数字即可改变子图的数量即位置分布哦。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-456262.html
到了这里，关于使用Python中的matplotlib将多个图片显示到一张图内的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
