python - matplotlib 具有 float 值范围的二维数据

Question

我一直在努力让它像我想要的那样工作，但我似乎无法以正确的方式得到它。问题如下，我有一些由 x, y 函数生成的二维数据，我试图将其显示在 pylab.figure 上。

输入数据类似于:

range1_labels = [0.002, 0.006, 0.010, 0.014, 0.018]
range2_labels = [10, 25, 80]
data_values = 2d array with dimensions (len(x_values), len(y_values))

使用 scipy 的 RectBivariateSpline，我生成了 600 x 600 的值，现在我想在 pylab.figure 上显示生成的数据，但在这些间隔中具有 x 和 y 轴标签的值。迄今为止所做的尝试:

    axes = figure.gca()
    img = axes.matshow(posteriori_data)
    axes.set_title("Interpolated values") 
    figure.colorbar(img)

    axes.set_yticks(range(len(range2_labels)), range2_labels)
    axes.set_xticks(range(len(range1_labels)), range1_labels)

此尝试仍然为我提供了两个轴的标签 [0, 100, 200, 300, 400, 500]。

我尝试的另一件事是:

    axes = figure.gca()
    img = axes.matshow(posteriori_data, extent=(min(range1_labels), max(range1_labels),
                                                min(range2_labels), max(range2_labels)),
                       aspect='auto')
    axes.set_title("Interpolated values") 
    figure.colorbar(img)

这似乎更接近我想要的。对于“较大”轴，标签会正确生成，甚至在缩放时也会正确重新计算。因此，在上面的示例中，range2 的标签按预期显示，但没有为 range1 生成标签。

有什么指点吗？

问候

Answer 1

您的问题是您的范围太小，并且刻度定位器无法优雅地处理这个问题。

类似于:

data = rand(600,600)
extent = [.002, .018, 10, 80]

ax = gca()
ax.matshow(data, extent=extent, aspect='auto')
ax.get_xaxis().set_major_locator(matplotlib.ticker.LinearLocator(5))

plt.draw()

会做你想做的事。

深入研究一下，似乎发生了什么，您正在使用 matshow 这是一个为显示矩阵而调整的函数。它设置的定位器是一个 MaxNLocator ，它有一个 integer 标志，强制它仅在整数值上放置刻度 ( doc )。如果您正在绘制矩阵，这是有意义的。在您的情况下，您将范围设置为小于 1，因此您不会得到刻度。

另一种解决方案是使用 imshow

data = rand(600,600)
extent = [.002, .018, 10, 80]

ax = gca()
ax.imshow(data, extent=extent, aspect='auto', interpolation='nearest')

plt.draw()

这就是 matshow 实际上所做的 ( src )，您可以从该实现中复制您想要保留的功能，并删除您不需要的功能。