如何在matplotlib中将轴尺寸从像素更改为长度？ 一般有什么代码吗？

Question

由于完整的仿真要在此处发布，因此只给出了绘制频谱的代码（我认为这足够了）

d = i.sum(axis=2)
pylab.figure(figsize=(15,15))
pylab = imshow(d)
plt.axis('tight')
pylab.show()

该光谱以像素为单位。 但我想以长度为单位。 我希望您能给我一些建议。

Answer 1

您是否要让轴刻度线显示自定义尺寸，而不是d的像素数？ 如果是，请使用imshow的extent关键字：

import numpy
import matplotlib
matplotlib.use('Agg')
import matplotlib.pyplot as plt

d = numpy.random.normal(size=(20, 40))

fig = plt.figure()
s = fig.add_subplot(1, 1, 1)
s.imshow(d, extent=(0, 1, 0, 0.5), interpolation='none')
fig.tight_layout()
fig.savefig('tt.png')

Answer 2

我有点想知道您的问题是什么，所以让我们从我的解释开始/您有一些使用imshow绘制的2D数据d ， x和y轴上的单位是像素数。 例如，在下面的示例中，我们看到x轴从0-> 10标记为数据点数：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# Generate a fake d
x = np.linspace(-1, 1, 10)
y = np.linspace(-1, 1, 10)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
d = np.sin(X**2 + Y**2)

plt.imshow(d)

如果这正确地描述了您的问题，那么解决方案是避免使用旨在绘制图像的imshow 。 首先，这将有助于imshow进行插值以提供更平滑的图像（这可能会隐藏光谱中的特征），其次，因为它是图像，因此没有有意义的x和y数据，因此不会对其进行绘制。

最好的替代方法是使用plt.pcolormesh生成2D数组的伪彩色图，并以X和Y作为参数，它们都是d值所对应的点的2D数组。

例如：

# Generate a fake d
x = np.linspace(-1, 1, 10)
y = np.linspace(-1, 1, 10)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
d = np.sin(X**2 + Y**2)

plt.pcolormesh(X, Y, d)

现在， x和y值对应于X和Y的值。