最近写论文遇到一个问题，就是我们使用python matplotlib.pyplot包中subplot创建两个子图，但是创建的子图并不符合我们的预期需求，于是乎记录下来其中的填坑指南。

1. 初始问题

       假设我们现在我们有以下局部代码，假设这里的A，B是提前已知的np.array数组，A shape=(128, 128)，B shape=(128, 6), 那么我们想让这两个A,B拼接一起，然后一个很自然的考虑便是使用了subplot,最后保存为C。

plt.figure(1)  
plt.subplot(121)
plt.imshow(A, cmap='gray')
plt.xticks([])
plt.yticks([])

plt.subplot(122)
plt.imshow(B, cmap='gray')
plt.xticks([])
plt.yticks([])
plt.savefig(C, dpi=300)

       但是结果竟然显示为这样，一方面右侧的图像进行了拉伸，而且两幅图像间隔很大，并且四周有很多空白，这显然不符合我们的预期。

2. 初步尝试

       首先我们搜了以下博客

1. matlab控制图像的边界（margin），subplot的间距（gap）
2. python如何调整subplot的间距

然后简单尝试了一下，虽然可以一定程度上控制间距，但是右侧拉伸的以及四周空白并没有得到解决。

3. 尝试

       经过一番尝试，觉得很麻烦，后面打算使用PS来p图。正在这个时候，突然灵光一闪，为什么一定要使用subplot函数啊，有没有其他拼接的方法了，于是乎我们的问题就从“如何让subplot子图之间更加紧凑”变成了“如何使用python拼接图像”，然后便收到了意想不到的收获。

3.1 前期工作

       在说明解决方法之前，我们在需要解决一个问题，就是python如何保存图像？虽然这个问题不难，但是不同的方法得到了结果也是不尽相同的，有些会导致图像出现一些白边，这里的话我们需要保存的图像是原始尺寸，没有经过修饰的。即假如原始图像是(128, 6)我们保存的图像也是这么大。这里我们使用函数scipy.misc保存图像。参考的是python中将Numpy数组保存为图像

3.2 初步解决

       我们无意间看到这样一篇博客Python Image实现图片横向和纵向拼接然后直觉告诉我们这可能就是我们想要的，然后我们对代码稍微进行了一点修改，让它符合我们预期，代码如下:

# -*- coding:utf-8 -*-
__author__ = 'ShawDa'


from PIL import Image


def join(png1, png2, spacing, save_position, flag='horizontal'):
    """
    :param png1: png1 path 
    :param png2: png2 path
    :param spacing: spacing width, default 0
    :param save_position: save image
    :param flag: horizontal or vertical
    :return:
    """
    img1, img2 = Image.open(png1), Image.open(png2)
    size1, size2 = img1.size, img2.size
    if flag == 'horizontal':
        joint = Image.new('RGB', (size1[0]+size2[0] + spacing, size1[1]))
        loc1, loc2 = (0, 0), (size1[0] + spacing, 0)
        joint.paste(img1, loc1)
        joint.paste(img2, loc2)
        joint.save(save_position)
    elif flag == 'vertical':
        joint = Image.new('RGB', (size1[0], size1[1]+size2[1] + spacing))
        loc1, loc2 = (0, 0), (0, size1[1] + spacing)
        joint.paste(img1, loc1)
        joint.paste(img2, loc2)
        joint.save(save_position)


if __name__ == '__main__':
    img1 = 'mask_4.tif'
    img2 = 'mask_t4.tif'
    join(img1, img2, 10, 'merge_4.tif')
    # join(png, png, flag='vertical')

函数说明：

1. png1和png2分别是两张图片的位置
2. spacing控制着两张图片拼接的距离，即通过控制这个让两张图像不至于靠的太近。
3. save_position 文件保存位置
4. flag控制水平拼接还是垂直拼接，默认是水平拼接。

可以看出这个符合我们的预期效果。

3.3 进一步扩展

写到这里我们已经完成了预期的需求了，但是仔细想想如果说现在拼接的不是两张图，而是100张图，比如是10×10的大图，或者是20×5的大图，显然上述代码无法完成需求，也就是扩展性不足，那么我们如何迁移了？

经过一番网上搜索，发现已经有大神写出来， 这里就不造轮子了，这是搬运一下了，思路也是类似的。

1.基于python的多张不同宽高图片拼接成大图
2. 基于python的多张不同宽高图片拼接成大图——行自适应

有时候遇到问题换一个角度，可能就不那么难了。