无法绘制多张灰度图：plt.subplots索引错误问题求助

嘿，你的问题出在子图数组的索引方式上！让我给你拆解清楚：

错误原因 #

当你执行figg, axx = plt.subplots(1,3)时，你创建的是1行3列的子图布局，此时返回的axx是一个一维NumPy数组（形状为(3,)），而不是二维数组。你用axx[1,1]这种二维索引去访问，自然会触发IndexError: too many indices for array——因为一维数组根本没有第二个维度的索引。

而你单独用plt.imshow(X_train_gray[14])能正常运行，是因为这时候没有用到子图数组的索引，直接调用了全局绘图接口。

修正后的绘图代码 #

把索引改成一维的就可以了，另外记得给灰度图指定cmap='gray'，不然Matplotlib会用默认的彩色色映射，显示出来的灰度图颜色会不对：

figg, axx = plt.subplots(1, 3, figsize=(12, 4))  # 可以指定图的大小，更美观

# 用一维索引访问子图
axx[0].imshow(X_train_gray[13], cmap='gray')
axx[1].imshow(X_train_gray[14], cmap='gray')
axx[2].imshow(X_train_gray[15], cmap='gray')

# 可以给每个子图加标题，方便区分
axx[0].set_title('Sample 13')
axx[1].set_title('Sample 14')
axx[2].set_title('Sample 15')

# 去掉子图的坐标轴，让图更干净
for ax in axx:
    ax.axis('off')

# 调整子图间距，避免重叠
plt.tight_layout()
plt.show()

额外小提示 #

你的灰度转换代码是没问题的，但可以稍微简化一下：

# 简化版灰度转换：直接处理后归一化，不需要先expand_dims再reshape
X_train_gray = np.array([cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2GRAY) for img in X_train]) / 255.0

这样得到的X_train_gray形状就是(31367, 32, 32)，和你原来的结果一致，但代码更简洁。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Yosh