在Jupyter Notebook单个单元格中如何同时展示多张图像

matplotlib 默认会复用全局的当前画布与坐标轴对象，同一段循环代码中连续调用的 pyplot.imshow()，都会把绘制内容堆到同一个显示区域里；同时Jupyter 对 matplotlib 的渲染逻辑是：单个单元格内的全部代码执行完毕后，才统一输出一次最终的画布内容。两种机制叠加后，循环里前两次 imshow 绘制的内容会被第三次的操作覆盖，最终单元格就只会显示最后一张图。
这不是你记错了 imshow 的基础用法，是没有主动拆分独立绘制区域、触发分段渲染导致的。

方法1：子图网格统一排布（首选） #

提前按照待展示的图像数量创建独立的子图轴网格，将每一张图绘制到对应的专属轴上，最后统一渲染输出，布局整齐、无多余留白：

import cv2
from matplotlib import pyplot

file_names = ['a', 'b', 'c']
# 创建1行N列的子图布局，一次性生成所有独立坐标轴对象
fig, axes = pyplot.subplots(nrows=1, ncols=len(file_names), figsize=(15, 5))
for ax, name in zip(axes, file_names):
    image = cv2.imread(name)
    # OpenCV读取图像默认是BGR通道顺序，需转换为RGB顺序才能适配matplotlib的显示要求
    image_rgb = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    ax.imshow(image_rgb)
    # 关闭子图坐标轴，让图像展示更清爽
    ax.axis('off')
# 统一渲染整个画布
pyplot.show()

方法2：循环内新建独立画布并即时渲染 #

如果需要每一张图像独立成块、不挤在同一张网格里，可以在每次循环时新建独立画布，绘制完成后主动触发渲染，避免内容叠加覆盖：

import cv2
from matplotlib import pyplot

file_names = ['a', 'b', 'c']
for name in file_names:
    # 每次循环新建独立画布，和之前的画布完全隔离
    pyplot.figure()
    image = cv2.imread(name)
    image_rgb = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    pyplot.imshow(image_rgb)
    pyplot.axis('off')
    # 主动调用show()，让当前画布立即渲染输出，不会被后续新建的画布覆盖
    pyplot.show()

你之前把每段 imshow 逻辑拆到独立单元格运行时可以正常显示所有图像，本质是每个单元格执行完成后，Jupyter 都会自动触发一次 matplotlib 的渲染流程，每一次 imshow 都对应独立的输出时机，自然不会出现跨代码块的内容覆盖问题。

额外提示：如果在本地普通Python脚本里写循环调用 imshow，不主动调用 pyplot.show() 是完全不会弹出任何图像窗口的，Jupyter 环境的自动渲染机制是做了特殊适配的，和原生脚本的行为有细微差异。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者KineticSquid