利用proplot库绘制图像的 a-b-c 标签

单个图像：

import proplot as plot
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image

im = Image.open(r"D:\Desktop\0101.png")
im_array = np.array(im)

fig, ax = plot.subplots(figsize=(4,3.5),dpi=100)
ax.imshow(im_array)
ax.format(abc=True, abcloc='ul',abcstyle='(A) This is an example',abcborderwidth=2)
ax.axis('off')
plt.show()

多个子图：

import proplot as plot
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image

im = Image.open(r"D:\Desktop\0101.png")
im_array = np.array(im)

fig, ax = plot.subplots(figsize=(8,4),dpi=100,nrows=3, ncols=3,space=0,wspace=(0.5, 0.5), hspace=(-11, -11))
"""
wspace: 修改列之间的空隙。如果有3列，则有两个空隙大小参数 wspace=(0.5, 0.5)，如4列则三个空隙大小参数 wspace=(0.5, 0.5, 0.5)。
hspace：修改行之间的空隙。同上
space：子图周边空隙大小。如果设置了 wspace、hspace 是无效的
"""
# 绘制某一子图，用ax[0].imshow(im_array)——按顺序。或者ax[0,0].imshow(im_array)——按行列。
ax.imshow(im_array)
ax.format(abc=True, abcloc='ul',abcstyle='(A) This is an example',
          abcborderwidth=2,abcsize=6)
ax.axis('off')
plt.show()

别的子图例子：

import proplot as plot
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image

im = Image.open(r"D:\Desktop\0101.png")
im_array = np.array(im)

fig, ax = plot.subplots(figsize=(8,4),dpi=100,nrows=3, ncols=4,space=0,wspace=(0, 0, None), hspace=(0, None))
"""
nrows: 行，ncols：列
wspace: 修改列之间的空隙。如果有3列，则有两个空隙大小参数 wspace=(0.5, 0.5)，如4列则三个空隙大小参数 wspace=(0.5, 0.5, 0.5)。
hspace：修改行之间的空隙。同上
space：子图周边空隙大小。如果设置了 wspace、hspace 是无效的
"""
# ax.imshow(im_array)
ax.format(
    abc=True, abcloc='ul',abcstyle='(A) This is an example',
    abcborderwidth=2,abcsize=3,
    xlocator=1, ylocator=1,
    xlim=(-1.5, 1.5), ylim=(-1.5, 1.5),
    suptitle='Tight layout with user overrides',
    toplabels=('Column 1', 'Column 2', 'Column 3', 'Column 4'),
    leftlabels=('Row 1', 'Row 2', 'Row 3'),
)
ax[0, :].format(xtickloc='top')
ax[2, :].format(xtickloc='both')
ax[:, 1].format(ytickloc='neither')
ax[:, 2].format(ytickloc='right')
ax[:, 3].format(ytickloc='both')
ax[-1, :].format(xlabel='xlabel', title='Title\nTitle\nTitle')
ax[:, 0].format(ylabel='ylabel')

# ax.axis('off')
plt.show()

更多参数可见官网：Subplots — ProPlot documentation