Matplotlib：个性化 imshow 轴答案

【问题标题】：Matplotlib: personalize imshow axisMatplotlib：个性化 imshow 轴
【发布时间】：2016-03-04 08:32:00
【问题描述】：

我有 (H,ranges) = numpy.histogram2d() 计算的结果，我正在尝试绘制它。

给定H，我可以很容易地把它放入plt.imshow(H)，得到对应的图像。（见http://matplotlib.org/api/pyplot_api.html#matplotlib.pyplot.imshow）

我的问题是生成图像的轴是H 的“细胞计数”，与ranges. 的值完全无关

我知道我可以使用关键字extent（如所指出的：Change values on matplotlib imshow() graph axis）。但是这个解决方案对我不起作用：我在range 上的值并没有线性增长（实际上它们呈指数增长）

我的问题是：如何将range 的值放入plt.imshow() 中？或者至少，或者我可以手动设置plt.imshow 结果对象的标签值吗？

编辑extent 不是一个好的解决方案。

【问题讨论】：

标签： python-3.x matplotlib

【解决方案1】：

扩展一点@thomas 的回答

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.image as mi

im = np.random.rand(20, 20)

ticks = np.exp(np.linspace(0, 10, 20))

fig, ax = plt.subplots()

ax.pcolor(ticks, ticks, im, cmap='viridis')
ax.set_yscale('log')
ax.set_xscale('log')

ax.set_xlim([1, np.exp(10)])
ax.set_ylim([1, np.exp(10)])

通过让 mpl 处理非线性映射，您现在可以准确地过度绘制其他艺术家。这会影响性能（因为pcolor 的绘制成本比AxesImage 更高），但获得准确的刻度是值得的。

【讨论】：

【解决方案2】：

您可以将刻度标签更改为更适合您的数据的内容。

例如，这里我们将每 5 个像素设置为一个指数函数：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

im = np.random.rand(21,21)

fig,(ax1,ax2) = plt.subplots(1,2)

ax1.imshow(im)
ax2.imshow(im)

# Where we want the ticks, in pixel locations
ticks = np.linspace(0,20,5)
# What those pixel locations correspond to in data coordinates.
# Also set the float format here
ticklabels = ["{:6.2f}".format(i) for i in np.exp(ticks/5)]

ax2.set_xticks(ticks)
ax2.set_xticklabels(ticklabels)
ax2.set_yticks(ticks)
ax2.set_yticklabels(ticklabels)

plt.show()

【讨论】：

超级！我在几分钟内就实现了它并完成了这项工作！
这很危险，因为您已将刻度标签与数据值分离。

【解决方案3】：

imshow 用于显示图像，因此不支持 x 和 y bin。你也可以改用pcolor，

H,xedges,yedges = np.histogram2d()
plt.pcolor(xedges,yedges,H)

或使用plt.hist2d 直接绘制您的直方图。

【讨论】：