Matplotlib数据可视化——subplot多合一显示

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这篇结合前面所学，多合一显示不同的数据表现形式

import matplotlib.pyplot as plt
import cv2 as cv
import numpy as np

plt.figure()
src = cv.imread('./data/lena.jpg', 1)

# 第一个位置显示图片
plt.subplot(2, 2, 1)
b, g, r = cv.split(src)
dst = cv.merge([r, g, b])
plt.imshow(dst)
# 第二个位置显示散点图
plt.subplot(2, 2, 2)
plt.scatter(np.arange(10), np.arange(10))
# 第三个位置显示柱状图
plt.subplot(223)  # python容许这个省略逗号的操作
n = 10
X = np.arange(n)
Y = (1-X/n)*np.random.uniform(0.5, 1.0, n)
plt.bar(X, Y, facecolor='#9999ff', edgecolor='white')
# 第四个位置显示等高线图
plt.subplot(224)
def height(x, y):
	return (1-x/2+x**5+y**3)*np.exp(-x**2-y**2)

x = np.linspace(-3,3,256)
y = np.linspace(-3,3,256)
# 将原始数据变成网格数据
X,Y = np.meshgrid(x,y)
# 填充颜色
plt.contourf(X,Y,height(X,Y),8,alpha=0.75,cmap='hot')
# add contour lines
C = plt.contour(X,Y,height(X,Y),8,color='black',lw=0.5)

plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure()

plt.subplot(2,1,1)
plt.plot([0, 1], [0, 1])

plt.subplot(2,3,4)
plt.plot([0, 1], [0, 2])

plt.subplot(235)
plt.plot([0, 1], [0, 3])

plt.subplot(236)
plt.plot([0, 1], [0, 4])

plt.show()