一、分析

当有很多幅图的时候，怎样让多图的排版更加美观呢？特别是在不知道图的数量的时候，因为之前玩Matlab的时候，遇到过类似的问题（Matlab 让多图排版更美观），所以笔者有充足的信心可以得到让自己满意的答案，下面一起来研究一下。

1、分辨率

我们的电脑一般横竖分辨率为

它们的比例一般为1:1~1:2其实范围更小，并且电脑屏幕的物理横竖比为16:9=1.78:1（通常所说的电脑尺寸就是对角线的长度，1英寸=2.54厘米）。另外这里补充一点DPI的知识：

DPI（Dots Per Inch，每英寸点数）是一个量度单位，用于点阵数码影像，指每一英寸长度中，取样、可显示或输出点的数目。
鼠标的DPI：每英寸鼠标采样次数。明白讲，就是鼠标移动一英寸，鼠标自己能够从移动表面上采集到多少个点的变化。
显示器DPI：每英寸像素点的个数，比如我的屏幕分辨率为2560*1440，屏幕物理尺寸为14寸=6.86寸*12.2寸，那么我横竖每寸像素点的个数均为275，即我的显示器DPI为275
图像DPI：图像的DPI的含义是每寸的像素数，web上的图片一般都是72DPI，DPI越高，扫描清晰度越高，一般照片冲洗必须为300+DPI
印刷DPI：DPI原来是印刷上的记量单位，意思是每英寸上，所能印刷的网点数（Dot Per Inch）。但随着数字输入，输出设备快速发展，大多数的人也将数字影像的解析度用DPI表示，但较为严谨的人可能注意到，印刷时计算的网点（Dot）和电脑显示器的显示像素（Pixel）并非相同，所以较专业的人士，会用PPI(Pixel Per Inch)表示数字影像的解析度，以区分二者。
4k 影视：横向像素数有几个1024就称为几k，4k就是一行有4096个像素点，我们通常看的高清电影的分辨率也就1920×1080

2、子图排布

所以，如果将横竖子图个数的比例控制在1:1~1:2这个比例区间，那么看起来就会『神清气爽』，下面列一个表格：

子图总数量	行 × 列
1	1×1
2	1×2
3:4	2×2
5:6	2×3
7:8	2×4
9	3×3
10:12	3×4
13:15	3×5
16	4×4
17:18	3×6
19:20	4×5
21:24	4×6
25	5×5
26:28	4×7
29:30	5×6
31:32	4×8
33:35	5×7

这个表格的处理可能也并不是特别好，暂且就这么搞。并且，一幅图中的子图数量不可能一直变多，实在不行就搞两张，三张，干嘛非得挤到一起！

3、常用的绘图语句

笔者在 Python 中绘图经常使用的一句话如下：

fig=plt.figure(figsize=(12,6),dpi=100,facecolor='w')

其中

figuresize 控制的是图像的大小，它的单位为英寸，12,6代表图像宽12英寸，高12英寸
dpi就是指图像的分辨率，上面已经有所解释，即每英寸像素点的个数，它的值越大，代表图像越清晰，相应的保存下来图像的大小也越大
facecolor 图的底色

还有其他的语句：

# 控制坐标轴上小短线的大小和方向，控制坐标轴刻度标注的大小
ax1.tick_params(axis='both', colors='black', direction='out', labelsize=15, width=1, length=1, pad=5)

二、代码实现过程

首先根据子图总数量确定行列数：

def nfigure2ab(num):"""get the number of row and cloum according to the number of sub-figure> @param[in] num:           the number of sub-figurereturn:     < @param[out] a             the number of the row< @param[out] b             the number of the cloum"""if num==1:a=1;b=1elif num==2:a=1;b=2elif num>2 and num<=4:a=2;b=2elif num>4 and num<=6:a=2;b=3elif num>6 and num<=8:a=2;b=4elif num==9:a=3;b=3elif num>9 and num<=12:a=3;b=4elif num>12 and num<=15:a=3;b=5elif num==16:a=4;b=4elif num>16 and num<=18:a=3;b=6elif num>18 and num<=20:a=4;b=5elif num>21 and num<=24:a=4;b=6elif num==25:a=5;b=5elif num>25 and num<=28:a=4;b=7elif num>28 and num<=30:a=5;b=6elif num>30 and num<=32:a=4;b=8elif num>32 and num<=35:a=5;b=7else:print('The number is too large!')a=0;b=0return a,b

根据上面的小函数暂且画一下：

def test(num):a,b=nfigure2ab(num)fig=plt.figure(figsize=(12,6),dpi=100,facecolor='w') for i in range(num):plt.subplot(a, b, i+1)test(15)
plt.show()

看起来还可以，这个比Matlab要好多了，Matlab子图与子图之间的间距非常大，还得人为去调整。虽然Python不用调整间距，但是它还有一些其他问题，比如：刻度字体太小，子图之间不想让显示刻度，只让边缘的子图显示刻度和刻度标注。经过一番改良，代码如下：

def test(num):a,b=nfigure2ab(num)fig=plt.figure(figsize=(12,6),dpi=100,facecolor='w') for i in range(num):ax=plt.subplot(a, b, i+1)ax.tick_params(axis='both', colors='black', direction='out', labelsize=15, width=1, length=1, pad=5)if math.ceil((i+1)/b)!=a:plt.xticks([])if i%b!=0:plt.yticks([])test(15)
plt.show()

至此，大功告成

三、实验结果

这部分对第二部分精简一下，将得到的结论（结果）汇总整理，以便以后快速使用。

def nfigure2ab(num):"""get the number of row and cloum according to the number of sub-figure> @param[in] num:           the number of sub-figurereturn:     < @param[out] a             the number of the row< @param[out] b             the number of the cloum"""if num==1:a=1;b=1elif num==2:a=1;b=2elif num>2 and num<=4:a=2;b=2elif num>4 and num<=6:a=2;b=3elif num>6 and num<=8:a=2;b=4elif num==9:a=3;b=3elif num>9 and num<=12:a=3;b=4elif num>12 and num<=15:a=3;b=5elif num==16:a=4;b=4elif num>16 and num<=18:a=3;b=6elif num>18 and num<=20:a=4;b=5elif num>21 and num<=24:a=4;b=6elif num==25:a=5;b=5elif num>25 and num<=28:a=4;b=7elif num>28 and num<=30:a=5;b=6elif num>30 and num<=32:a=4;b=8elif num>32 and num<=35:a=5;b=7else:print('The number is too large!')a=0;b=0return a,bdef test(num):a,b=nfigure2ab(num)fig=plt.figure(figsize=(12,6),dpi=100,facecolor='w') for i in range(num):ax=plt.subplot(a, b, i+1)ax.tick_params(axis='both', colors='black', direction='out', labelsize=15, width=1, length=1, pad=5)if math.ceil((i+1)/b)!=a:plt.xticks([])if i%b!=0:plt.yticks([])
test(15)
plt.show()

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