本文介绍了在 Jupyter-Notebook 中使用循环的图像网格.如何?的处理方法，对大家解决问题具有一定的参考价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧！
问题描述
我想在 Jupyter Notebook 中以 2x3 矩阵格式显示图像 var_1.png,...,var_40.png.但是，我只能手动完成:
I want to show images var_1.png,...,var_40.png in a 2x3 matrix format inside a Jupyter Notebook.
However, I only manage to do it manually:
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.image as mpimg
%matplotlib inline
img1=mpimg.imread('Variable_8.png')
img2=mpimg.imread('Variable_17.png')
img3=mpimg.imread('Variable_18.png')
...
fig, ((ax1, ax2, ax3), (ax4,ax5,ax6)) = plt.subplots(2, 3, sharex=True, sharey=True)
ax1.imshow(img1)
ax1.axis('off')
ax2.imshow(img2)
ax2.axis('off')
....
我想要更干净的东西.类似于指定
I want something cleaner. Something like a list comprehension that specifies
image=[img(i)=mpimg.imread('Variable_(i).png') for i in [8,17,28, ..]
[ax[j].imshow(img(j)),ax[j].axis('off') for j in range(len(image))]
一些帮助?
推荐答案
如果列表推导不止一件事，它们很快就会变得不可读.此外，如果列表的内容根本没有被实际使用，那么使用列表推导似乎被认为是不好的风格.
List comprehensions quickly become unreadable if there is more than one thing they do. Also it appears it is considered bad style to use list comprehensions if the content of the list is not actually used at all.
因此我会提出以下建议
import matplotlib.pyplot as plt
images = [plt.imread(f"Variable_{i}.png") for i in [8,17,28,29,31,35]]
fig, axes = plt.subplots(2, 3, sharex=True, sharey=True)
for img, ax in zip(images, axes.flat):
ax.imshow(img)
ax.axis('off')
这篇关于在 Jupyter-Notebook 中使用循环的图像网格.如何?的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持编程学习网！
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