matplotlib绘图，一张画布显示多个子图，查看文件夹中的指定数量的图片，将其显示在画布上

1 查看文件中前10张图片大小

--os.listdir(path) #返回包含path路径中的所有文件名的一个列表

--PIL.Image.open(fname) #打开图片不读入内存，读入内存可用Image.load(fname)

#查看原图尺寸
from PIL import Image
import os
source_horse_path="E:/pycharmProject/horse-or-human/horses/"  #存放图片的路径
source_human_path="E:/pycharmProject/horse-or-human/humans/"   
horses=os.listdir(source_horse_path) #返回含目标路径中的文件名列表 
humans=os.listdir(source_human_path)
horse_files=horses[:10]
human_files=humans[:10]
for filename in horse_files:
    path=source_horse_path+filename
    img=Image.open(path) #打开图片不读入内存，读入内存用Image.load(path)
    print(img.size,sep=';',end=' ') #print(*objects, sep=' ', end='\n', 打印图片尺寸file=sys.stdout,flush=False)
print()
for filename in human_files:
    path=source_human_path+filename
    img=Image.open(path)
    print(img.size,end=' ')

2  利用matplotlib.pyplot 将1中source_horse_path和source_human_path下的前8张图片显示到一张画布

--pyplot.gcf()#获取当前图像，如果pyplot图形堆栈中目前没有图形，则使用figure()创建一个新的图形。

--pyplot.subplot(rows,cols,position) #设置子图的位置row和col为画布一共有几行几列的子图，position为子图位置参数范围[1,rows*cols]

--pyplt.imread(fname)#将图片读入为数组形式

--pyplot.imshow(imgs) #将数据展示为2D图像

--pyplot.show() #显示所有打开的图像

--enumerate(iterable,start=0) #参数iterable为序列，或iterator迭代器。该函数返回元组类型,其中一个为计数值start默认从0开始，另一个为序列或迭代器中的值

--os.path.join(path,*paths) #拼接path和*paths,返回path和*paths所有成员的拼接

import matplotlib.pyplot as plt
#import matplotlib.image as mimg

#设置显示窗口16×16
rows=4 #共4行子图
cols=4 #共4列子图
pic_index=0

fig=plt.gcf() #获取当前图像，如果pyplot图形堆栈中目前没有图形，则使用figure()创建一个新的图形。
fig.set_size_inches(16,16) #设置画布大小16×16,set_size_inches(w, h=None, forward=True) 调整画布大小，forward默认为True,表示自动调整

pic_index+=8
next_horse_pic=[os.path.join(source_horse_path,fname)
               for fname in horse_files[pic_index-8:pic_index]] #os.path.join(path,*paths)拼接path和*paths,返回path和*paths所有成员的拼接
next_human_pic=[os.path.join(source_human_path,fname)
               for fname in human_files[pic_index-8:pic_index]]

for i, img_path in enumerate(next_horse_pic+next_human_pic):
    #enumerate(iterable,start=0) 参数iterable为序列，或iterator迭代器。
    #该函数返回元组类型,其中一个为计数值start默认从0开始，另一个为序列或迭代器中的值
    sp=plt.subplot(rows,cols,i+1)
    sp.axis('off')  #不显示坐标轴
    img=plt.imread(img_path) #将图像读入为数组,matplotlib.image.imread(fname)也可以将图像读入数组
    plt.imshow(img)#将数据显示为二维图像
plt.show() #显示所有打开的图像
#plt.close()#关闭图形窗口

 结果展示：

 这是作者的学习笔记，在此分享，仅供参考。因为作者水平有限，如有疏漏之处，还望批评指正。