python中plot的图像类型_pythonmatplotlib：图像的绘制实际上前⾯我们就已经⽤到了图像的绘制，如：
io.imshow(img)
这⼀⾏代码的实质是利⽤matplotlib包对图⽚进⾏绘制，绘制成功后，返回⼀个matplotlib类型的数据。因此，我们也可以这样写：
import matplotlib.pyplot as plt
plt.imshow(img)
imshow()函数格式为：
matplotlib.pyplot.imshow(X, cmap=None)
X: 要绘制的图像或数组。
cmap: 颜⾊图谱（colormap), 默认绘制为RGB(A)颜⾊空间。
其它可选的颜⾊图谱如下列表：
颜⾊图谱描述
autumn
红-橙-黄
bone
⿊-⽩，x线
cool
青-洋红
copper
⿊-铜
flag
红-⽩-蓝-⿊
gray
⿊-⽩
hot
⿊-红-黄-⽩
hsv
hsv颜⾊空间， 红-黄-绿-青-蓝-洋红-红
inferno
⿊-红-黄
jet
蓝-青-黄-红
magma
⿊-红-⽩
pink
⿊-粉-⽩
plasma
绿-红-黄
prism
红-黄-绿-蓝-紫-...-绿模式
spring
洋红-黄
summer
绿-黄
viridis
蓝-绿-黄
winter
蓝-绿
⽤的⽐较多的有gray,jet等，如：
plt.imshow(ay)
plt.imshow(img,jet)
在窗⼝上绘制完图⽚后，返回⼀个AxesImage对象。要在窗⼝上显⽰这个对象，我们可以调⽤show()函数来进⾏显⽰，但进⾏练习的时候（ipython环境中），⼀般我们可以省略show（）函数，也能⾃动显⽰出来。
from skimage import io,data
img=data.astronaut()
dst=io.imshow(img)
print(type(dst))
io.show()
显⽰为：
可以看到，类型是'matplotlib.image.AxesImage'。显⽰⼀张图⽚，我们通常更愿意这样写：
import matplotlib.pyplot as plt
from skimage import io,data
img=data.astronaut()
plt.imshow(img)
plt.show()
matplotlib是⼀个专业绘图的库，相当于matlab中的plot，可以设置多个figure窗⼝，设置figure的标题，隐藏坐标尺，甚⾄可以使⽤subplot 在⼀个figure中显⽰多张图⽚。⼀般我们可以这样导⼊matplotlib库：
import matplotlib.pyplot as plt
也就是说，我们绘图实际上⽤的是matplotlib包的pyplot模块。
⼀、⽤figure函数和subplot函数分别创建主窗⼝与⼦图
例：分开并同时显⽰宇航员图⽚的三个通道
from skimage import data
import matplotlib.pyplot as plt
img=data.astronaut()
plt.figure(num='astronaut',figsize=(8,8)) #创建⼀个名为astronaut的窗⼝，并设置⼤⼩
plt.subplot(2,2,1) #将窗⼝分为两⾏两列四个⼦图，则可显⽰四幅图⽚
plt.title('origin image') #第⼀幅图⽚标题
plt.imshow(img) #绘制第⼀幅图⽚
plt.subplot(2,2,2) #第⼆个⼦图
plt.title('R channel') #第⼆幅图⽚标题
plt.imshow(img[:,:,0],ay) #绘制第⼆幅图⽚，且为灰度图
plt.axis('off') #不显⽰坐标尺⼨
plt.subplot(2,2,3) #第三个⼦图
plt.title('G channel') #第三幅图⽚标题
plt.imshow(img[:,:,1],ay) #绘制第三幅图⽚，且为灰度图
plt.axis('off') #不显⽰坐标尺⼨
plt.subplot(2,2,4) #第四个⼦图
plt.title('B channel') #第四幅图⽚标题
plt.imshow(img[:,:,2],ay) #绘制第四幅图⽚，且为灰度图
plt.axis('off') #不显⽰坐标尺⼨
plt.show() #显⽰窗⼝
在图⽚绘制过程中，我们⽤matplotlib.pyplot模块下的figure（）函数来创建显⽰窗⼝，该函数的格式为：
matplotlib.pyplot.figure(num=None, figsize=None, dpi=None, facecolor=None, edgecolor=None)
所有参数都是可选的，都有默认值，因此调⽤该函数时可以不带任何参数，其中：
num: 整型或字符型都可以。如果设置为整型，则该整型数字表⽰窗⼝的序号。如果设置为字符型，则该字符串表⽰窗⼝的名称。⽤该参数来命名窗⼝，如果两个窗⼝序号或名相同，则后⼀个窗⼝会覆盖前⼀个窗⼝。
figsize: 设置窗⼝⼤⼩。是⼀个tuple型的整数，如figsize=（8，8）
dpi: 整形数字，表⽰窗⼝的分辨率。
facecolor: 窗⼝的背景颜⾊。
edgecolor: 窗⼝的边框颜⾊。
⽤figure()函数创建的窗⼝，只能显⽰⼀幅图⽚，如果想要显⽰多幅图⽚，则需要将这个窗⼝再划分为⼏个⼦图，在每个⼦图中显⽰不同的图⽚。我们可以使⽤subplot（）函数来划分⼦图，函数格式为：
matplotlib.pyplot.subplot(nrows, ncols, plot_number)
nrows: ⼦图的⾏数。
ncols: ⼦图的列数。
plot_number: 当前⼦图的编号。
如：
plt.subplot(2,2,1)
则表⽰将figure窗⼝划分成了2⾏2列共4个⼦图，当前为第1个⼦图。我们有时也可以⽤这种写法：
plt.subplot(221)
两种写法效果是⼀样的。每个⼦图的标题可⽤title()函数来设置，是否使⽤坐标尺可⽤axis()函数来设置，如：
plt.subplot(221)
plt.title("first subwindow")
plt.axis('off')
⼆、⽤subplots来创建显⽰窗⼝与划分⼦图
除了上⾯那种⽅法创建显⽰窗⼝和划分⼦图，还有另外⼀种编写⽅法也可以，如下例:
import matplotlib.pyplot as plt
from skimage import data,color
img = data.immunohistochemistry()
matplotlib中subplothsv = b2hsv(img)
fig, axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(7, 6))
ax0, ax1, ax2, ax3 = axes.ravel()
ax0.imshow(img)
ax0.set_title("Original image")
ax1.imshow(hsv[:, :, 0], ay)
ax1.set_title("H")
ax2.imshow(hsv[:, :, 1], ay)
ax2.set_title("S")
ax3.imshow(hsv[:, :, 2], ay)
ax3.set_title("V")
for ax in axes.ravel():
ax.axis('off')
fig.tight_layout() #⾃动调整subplot间的参数
直接⽤subplots()函数来创建并划分窗⼝。注意，⽐前⾯的subplot()函数多了⼀个s，该函数格式为：matplotlib.pyplot.subplots(nrows=1, ncols=1)
nrows: 所有⼦图⾏数，默认为1。

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