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python - 将多个 matplotlib 图形合二为一

问题描述

我有一个函数，它采用增强的 dicom 文件并执行以下操作：

  1. 使用 for 循环从 dicom 文件创建单个切片，然后将其索引到围绕一组六个斑点的较小数组中。
  2. 第二个 for 循环围绕六个斑点和一个背景绘制圆圈
  3. 显示所有绘制的圆圈和当前切片位置的图像。

当我调用该函数时，我可以创建多个图像，这些图像显示在单独的图中。那么，我怎样才能将所有这些数字合二为一呢？理想情况下，我想将它们显示在 3x3 网格中。

这是我当前的代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import pydicom # Used for opening DICOM files
import numpy as np # General mathematical package
from pylab import text

# Import DICOM files
filename = "U:/File location" 
ds = pydicom.dcmread(filename)

# Speck Locations
centerSpeck = (1690, 1477)
centerSpeck2 = (100, 100)
twelveOclockSpeck = (45, 84)
twoOkclockSpeck = (66, 148)
tenOclockSpeck = (136, 147)
fiveOclockSpeck = (157, 82)
sevenOclockSpeck = (102, 41)
backgroundSignalValue = (71, 63)

speckLocations = np.array([centerSpeck2, twelveOclockSpeck, twoOkclockSpeck, fiveOclockSpeck, sevenOclockSpeck, tenOclockSpeck, backgroundSignalValue])

# Function that draws a circle around a given pixel
def drawCircle(arrayToPLot, zeroIndex, oneIndex, specks, r = 10):
    x = speckLocations[:,1] # get x axis variables from the speckLocations array
    y = speckLocations[:,0] # get y axis variables from the speckLocations array
    for i in range(zeroIndex,oneIndex,1): # For loop, note that the function range is: range(start, stop, step)
        tempIm = arrayToPLot.pixel_array[i,:,:].astype(float) # Get one slice as float
        slicedArray = tempIm[centerSpeck[0]-100:centerSpeck[0]+100, centerSpeck[1]-100:centerSpeck[1]+100].astype(float)
        for x,y in (speckLocations):
            plt.imshow(slicedArray, cmap='gray')
            circle = plt.Circle((y, x),r, fc='none', ec="red")
            plt.gca().add_patch(circle)    
            text(10, 180, i, fontsize=12, color='red') # Print the current slice on the image

        plt.show() # Plot each slice with circles drawn around all the specks and the background signal value location

#Call the function  
drawCircle(ds, 33, 34, speckLocations)

标签： pythonnumpymatplotlibdicom

解决方案

在下文中，我们将使用该plt.subplots方法生成一个图形和一个网格axes，即有人理解为子图的 Matplotlib对象......

2D 网格上的迭代首先为您提供一行网格，第二次迭代为您提供单独的子图。当我们挑出一个轴时，是时候调用你的函数了（你有责任区分要绘制的数据，因为你的问题并不清楚你想要做什么），但有一个额外的参数，即当前轴。

fig, ax_grid = plt.subplots(3,3)
for ax_row in ax_grid:
    for ax in ax_row:
        drawCircle(ax, ds, 33, 34, speckLocations)
plt.tight_layout()
plt.show()

最后我们展示了这个图，呼吁tight_layout更好地安排子图。

当然我们必须修改圆形绘图功能......首先我们添加ax到参数列表中，接下来我们修改对plt方法的调用以使用ax对象的方法：

def drawCircle(ax, arrayToPLot, zeroIndex, oneIndex, specks, r = 10):
    ...
    ax.imshow(...)
    ...
    ax.add_patch(circle)
    ax.text(10, 180, i, fontsize=12, color='red')

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