您可以使用plt.subplots调用中的gridspec_kw参数设置子图的height_ratios，并使用不同图像的高度来设置该比率。
从文档到plt.subplots()：
gridspec_kw：dict，可选
传递给GridSpec构造函数的Dict，该构造函数用于创建放置子图的网格。
请注意，您的示例具有默认matplotlib图像大小的精确长宽比，因此在添加更多行或更改图像形状之前，您不会注意到出现任何间隙。
因此，要将其扩展为通用解决方案，您需要根据图像的形状设置图形大小。例如，让我们将示例扩展为3行，2列。我们还将显式设置图形宽度为8英寸，并根据图像大小调整高度。

from numpy.random import rand
import matplotlib.pyplot as plt

test_data = [[rand(10,10), rand(10,10)],[rand(5,10), rand(5,10)],[rand(2,10), rand(2,10)]]
cmaps = [['viridis', 'binary'], ['plasma', 'coolwarm'], ['Greens', 'copper']]

heights = [a[0].shape[0] for a in test_data]
widths = [a.shape[1] for a in test_data[0]]

fig_width = 8.  # inches
fig_height = fig_width * sum(heights) / sum(widths)

f, axarr = plt.subplots(3,2, figsize=(fig_width, fig_height),
        gridspec_kw={'height_ratios':heights})

for i in range(3):
    for j in range(2):
        axarr[i, j].imshow(test_data[i][j], cmap=cmaps[i][j])
        axarr[i, j].axis('off')
plt.subplots_adjust(wspace=0, hspace=0, left=0, right=1, bottom=0, top=1)
plt.show()

可以将所有图像合并到一个数组中，然后使用imshow进行绘图。
为了确保图像周围没有额外的间距，我们需要计算纵横比并相应地设置图形大小。

from numpy.random import rand
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

test_data = [[rand(10,10), rand(10,10)],[rand(4,10), rand(4,10)]]
a = np.c_[np.array(test_data[0][0]),np.array(test_data[0][1]) ]
b = np.c_[np.array(test_data[1][0]),np.array(test_data[1][1]) ]
c = np.r_[a,b]

dpi=100
width = 5 #inch
height = width*c.shape[0]/float(c.shape[1])
fig, ax = plt.subplots(figsize=(width,height ), dpi=dpi)
ax.imshow(c)
ax.axis("off")
plt.subplots_adjust(0,0,1,1)
plt.savefig(__file__+".png")
plt.show()