python - 如何使用 nilearn 和 matplotlib 子图绘制 3D 大脑图像的多个切片

Question

我是编码新手，所以如果我完全错了，请告诉我。

我想使用 nilearn 绘制 25 个脑部扫描切片。这 25 个切片应沿 z 轴以 value=2 的步长移动。我想使用子图来使用子图来呈现它们。

这是我到目前为止所拥有的：

cuts = np.arange(-25,25,2)
fig, (axes1,axes2,axes3,axes4,axes5) = plt.subplots(5,1, figsize=(10,10))

for axes in [axes1,axes2,axes3,axes4,axes5]:
    for slc in cuts:
        plotting.plot_stat_map(rsn_four, display_mode='z', axes=axes, cut_coords=[slc], threshold=2)
plt.show()

'rsn_four' 是粗体扫描的 3D Nifti 文件。

输出：

我认为我最大的问题之一是，我不知道如何实现，每个轴我想要 np.arange() 的 5 个值，然后将其带到下一个轴继续计数。

如果我错过了一些信息，请告诉我，这是我在这里的第一篇文章！

Answer 1

enumerate built-in 在这里可能有助于从每个图像所需的剪切中获取正确的索引

cuts = np.arange(-25,25,2)
fig, (axes1,axes2,axes3,axes4,axes5) = plt.subplots(5,1, figsize=(10,10))

for num, axes in enumerate([axes1,axes2,axes3,axes4,axes5]):
    for slc in cuts[num:num+5]:
        plotting.plot_stat_map(rsn_four, display_mode='z', axes=axes, cut_coords=[slc], threshold=2)
plt.show()