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我们通常会碰到如下难题，程序运行生成了多张图片，但一个个显示会比较鸡肋，因为后面需要一个个关闭图形窗口。为方便阅览，就可以用上Matplotlib来绘制多张子图。那么，我们应该如何实现这种功能呢？Python的Matplotlib库功能十分强大。例如，可以通过Matplotlib当中的pyplot模块实现添加子图。 一般来说，在python中实现多子图绘制的函数主要有两个：

fig.add_subplot(行、列、位置)
plt.subplots(行，列)

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一、matplotlib.pyplot add_subplot方式添加子图

需要指定子图的具体位置
代码如下（示例）：

import cv2 as cv
import matplotlib.pyplot as plt

image = cv.imread('./demo/image database1/src_test_images/11.png')
I1 = cv.flip(image, 1)  # 水平翻转或者说是沿着y轴翻转
I2 = cv.flip(image, 0)  # 垂直翻转或者说是沿着x轴翻转
I3 = cv.flip(image, -1)  # 垂直水平翻转或者说是沿着xy轴翻转
fig = plt.figure(figsize=(10, 8))    # 创建新的figure
# 绘制2x2两行两列共四个图，编号从1开始
sub1 = fig.add_subplot(221)   # 通过add_subplot()创建一个或多个绘图
plt.imshow(image)   # imshow()函数实现绘图
plt.title('原图(image)')
sub2 = fig.add_subplot(222)
plt.imshow(I1)
plt.title('水平（I1）')
sub3 = fig.add_subplot(223)
plt.imshow(I2)
plt.title('垂直（I2）')
sub4 = fig.add_subplot(224)
plt.imshow(I3)
plt.title('垂直水平翻转(I3)')
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']    # 手动选择字体，显示中文标签。SimHei 中文黑体 Kaiti 中文楷体 FangSong 中文仿宋
plt.rcParams['font.size'] = 15   #设置字体大小
fig.suptitle("多子图绘制")
plt.show()  # 图片的显示

注意flip()函数：flip函数是矩阵或者图像翻转，其实图像的本质也是矩阵。
void flip(InputArray src, OutputArray dst, int flipCode)
参数声明：
src：输入矩阵
dst：翻转后矩阵，类型与src一致
flipCode：翻转模式，flipCode==0垂直翻转（沿X轴翻转）、 flipCode>0水平翻转（沿Y轴翻转），flipCode<0水平垂直翻转（先沿X轴翻转，再沿Y轴翻转，等价于旋转180°）

二、matplotlib.pyplot api 方式添加子图

pyplot.subplot（）其实是pyplot.add_subplot（）的一个封装。
函数的定义签名为：matplotlib.pyplot.subplot（*args，**kwargs）
函数的调用签名：subplot（nrows，ncols，index，**kwargs）
函数的参数：
*args：定义子图的位置。*args是由三个整数的三元组（nrows，ncols，index）。首先构成nrows行和ncols列的网格，然后子图添加到对应index索引位置。index从1开始累积，1为左上角，依次向右递增。

subplot的使用分为规则布局和不规则布局。

1.规则布局

代码如下（示例）：

import cv2 as cv
import matplotlib.pyplot as plt

image = cv.imread('./demo/image database1/src_test_images/11.png')
I1 = cv.flip(image, 1)  # 水平翻转或者说是沿着y轴翻转
I2 = cv.flip(image, 0)  # 垂直翻转或者说是沿着x轴翻转
I3 = cv.flip(image, -1)  # 垂直水平翻转或者说是沿着xy轴翻转

plt.subplot(221)
plt.imshow(image)
plt.subplot(222)
plt.imshow(I1)
plt.subplot(223)
plt.imshow(I2)
plt.subplot(224)
plt.imshow(I3)
# 子图I3这里设置x、y轴刻度标签，范围，间距，旋转，字号
plt.xlabel('set_xlabel')
plt.ylabel('set_ylabel', fontsize=12, color='b')     # 设置y轴刻度标签
plt.xlim(0,250)   # 设置x轴刻度范围
plt.xticks(range(0,250,50))   # 设置x轴刻度间距
plt.tick_params(axis='x', labelsize=10, rotation=30)    # x轴标签旋转、字号等
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['font.size'] = 15
plt.suptitle("多子图绘制")

plt.show()

1.不规则布局

通常子区函数subplot（）用来完成等分画布的绘图展示，如果需要非等分画布的图形展示时，可以多次调用subplot（）来完成。

代码如下（示例）：

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制1行2列子图中的第1个子图
plt.subplot(121, facecolor = 'b')
# 绘制2行2列子图中的第2个子图
plt.subplot(222, facecolor = 'g')
# 绘制2行2列子图中的第4个子图
plt.subplot(224, facecolor = 'r')

plt.show()

subplot（）函数的一个重要特性：
在创建新的子图时，如果新建子图与原有的子图存在重叠的情况，那么会删除原有的重叠的子图哦~

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