python - 使用 matplotlib.pyplot、imshow() 和 savefig() 以全分辨率绘图？

Question

我有一个中型阵列(例如 1500x3000)，我想按比例绘制它，因为它是一个图像。但是，垂直和水平尺度非常不同。为简化起见，假设有 1 米/行和 10/列。然后该图应产生一个图像，即 c。 1500x30000。我将 kwarg extent 用于尺度和 aspect = 1 以避免变形。无论是通过使用绘图窗口 (QT4) 和 imshow() 还是通过使用 savefig()，我都未能成功地以全分辨率按比例生成图像。

我已经查看了许多建议的解决方案，如 here 中所述, here , 或 here和 there或 there以防这是一个错误。我已经更改了我的 matplotlibrc 并将其放在 ~/.config/matplotlib 中以尝试强制我的 display/savefig 选项但无济于事。我也尝试过 pcolormesh() 但没有成功。我使用 Ubuntu 14.04 和 QT4Agg 的 repo 中的 python 2.7 和 matplotlib 1.3 作为后端。我也尝试过 TkAgg，但它很慢并且给出了相同的结果。我的印象是在 x 轴上分辨率是正确的，但它在垂直方向上肯定是下采样的。这是一段代码，可以模拟我的问题。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.colors

R, C = 1500, 3000
DATA = np.random.random((R, C))
DATA[::2, :] *= -1  # make every other line negative
Yi, Xi = 1, 10 # increment
CMP = 'seismic'
ImageFormat ='pdf'
Name = 'Image'


DataRange = (np.absolute(DATA)).max() # I want my data centred on 0
EXTENT = [0, Xi*C, 0 ,Yi*R]
NORM = matplotlib.colors.Normalize(vmin =-DataRange, vmax= DataRange, clip =True)

for i in range(1,4):
    Fig=plt.figure(figsize=(45, 10), dpi = 100*i, tight_layout=True)
    Fig.suptitle(Name+str(i)+'00DPI')
    ax = Fig.add_subplot(1, 1, 1)
    Plot = ax.imshow(DATA, cmap=plt.get_cmap(CMP), norm = NORM, extent = EXTENT, aspect = 1, interpolation='none') 
    ax.set_xlabel('metres')
    ax.set_ylabel('metres')
    Fig.savefig(Name+str(i)+'00DPI.'+ImageFormat,  format = ImageFormat, dpi = Fig.dpi)
plt.close()

在 imshow() 中，interpolation = 'none' or 'nearest' or 'bilinear' 由于某种原因不会改变分辨率，尽管我认为如果我做 show() 而不是至少在 Qt4 窗口中它应该是保存无花果()。请注意，无论您在 plt.figure(dpi=) 中设置什么，保存的图形中的分辨率都是相同的。

我对这个系统如何运作一无所知，而且我的理解也有限。非常欢迎任何帮助。

提前致谢。

Answer 1

运行您的示例，缩放后 matplotlib 中的一切看起来都很好:无论分辨率如何，结果都是相同的，我看到每个轴单位一个像素。此外，尝试使用较小的数组、pdf(或其他格式)效果很好。

这是我的解释:当你设置图形dpi时，你是在设置整个图形的dpi(不仅仅是数据区域)。在我的系统上，这导致绘图区域垂直占据整个图形的大约 20%。如果您设置 300 dpi 和 10 的高度，您将获得垂直数据轴总共 300x10x0.2=600 像素，这不足以表示 1500 个点，这向我解释了为什么输出必须重新采样。 注意减少宽度有时会偶然起作用，因为它会改变数据图所占图形的比例。

然后你必须增加 dpi 并设置 interpolation='none'(如果分辨率设置完美应该无关紧要，但如果它足够接近则很重要)。您还可以调整绘图位置和大小以占据图形的较大部分，但回到最佳分辨率设置，理想情况下您希望轴上的像素数量是数据点的倍数，否则一些必须进行某种插值(想想如何在三个像素上绘制两个点，反之亦然)。

我不知道以下是否是最好的方法，matplotlib 中可能有更合适的方法和属性，但我会尝试这样计算最佳 dpi:

vsize=ax.get_position().size[1]  #fraction of figure occupied by axes
axesdpi= int((Fig.get_size_inches()[1]*vsize)/R)  #(or Yi*R according to what you want to do)

然后你的代码(减少到第一个循环)变成:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.colors

R, C = 1500, 3000
DATA = np.random.random((R, C))
DATA[::2, :] *= -1  # make every other line negative
Yi, Xi = 1, 10 # increment
CMP = 'seismic'
ImageFormat ='pdf'
Name = 'Image'


DataRange = (np.absolute(DATA)).max() # I want my data centred on 0
EXTENT = [0, Xi*C, 0 ,Yi*R]
NORM = matplotlib.colors.Normalize(vmin =-DataRange, vmax= DataRange, clip =True)

for i in (1,):
    print i 
    Fig=plt.figure(figsize=(45, 10), dpi = 100*i, tight_layout=True)
    Fig.suptitle(Name+str(i)+'00DPI')
    ax = Fig.add_subplot(1, 1, 1)
    Plot = ax.imshow(DATA, cmap=plt.get_cmap(CMP), norm = NORM, extent = EXTENT, aspect = 1, interpolation='none') 
    ax.set_xlabel('metres')
    ax.set_ylabel('metres')
    vsize=ax.get_position().size[1]  #fraction of figure occupied by axes
    axesdpi= int((Fig.get_size_inches()[1]*vsize)/R)  #(or Yi*R according to what you want to do)
    Fig.savefig(Name+str(axesdpi)+'DPI.'+ImageFormat,  format = ImageFormat, dpi = axesdpi)
    #plt.close()

这对我来说很合理。