matplotlib 中 imshow 的非线性轴

Question

我正在对数坐标轴上生成二维数组（例如，x 像素坐标是使用 logspace(log10(0.95), log10(2.08), n) 生成的。

我想使用普通的旧 imshow 以原始分辨率和缩放比例显示图像（我不需要 to stretch it；数据本身已经对数缩放），但我想添加刻度、标签、线条位于对数轴上的正确位置。我该怎么做？

理想情况下，我可以只使用命令行axvline(1.5)，并且该行将位于正确的位置（距左侧 58%），但如果唯一的方法是在对数坐标和图像坐标之间手动转换，那也没关系.

对于线性轴，在对 imshow 的调用中使用 extents= 可以满足我的要求，但我没有看到用对数轴做同样事情的方法。

例子：

from matplotlib.colors import LogNorm

x = logspace(log10(10), log10(1000), 5)
imshow(vstack((x,x)), extent=[10, 1000, 0, 100], cmap='gray', norm=LogNorm(), interpolation='nearest')
axvline(100, color='red')

这个例子不起作用，因为extent=只适用于线性刻度，所以在100处做axvline时，它不会出现在中心。我希望 x 轴显示 10、100、1000 和 axvline(100)，以便在 100 点的中心放置一条线，同时像素保持等距。

Answer 1

在我看来，最好使用pcolor 和常规（未转换）x 和y 值。 pcolor 为您提供更大的灵活性，并且常规的 x 和 y 轴更容易混淆。

import pylab as plt
import numpy as np
from matplotlib.colors import LogNorm
from matplotlib.ticker import LogFormatterMathtext

x=np.logspace(1, 3, 6)
y=np.logspace(0, 2,3)
X,Y=np.meshgrid(x,y)
z = np.logspace(np.log10(10), np.log10(1000), 5)
Z=np.vstack((z,z))

im = plt.pcolor(X,Y,Z, cmap='gray', norm=LogNorm())
plt.axvline(100, color='red')

plt.xscale('log')
plt.yscale('log')

plt.colorbar(im, orientation='horizontal',format=LogFormatterMathtext())
plt.show()

由于pcolor 很慢，因此更快的解决方案是使用pcolormesh。

im = plt.pcolormesh(X,Y,Z, cmap='gray', norm=LogNorm())

Answer 2

实际上，它工作正常。我很困惑。

以前我收到关于“非线性轴不支持图像”的错误，这就是我问这个问题的原因。但是现在当我尝试它时，它可以工作：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.logspace(1, 3, 5)
y = np.linspace(0, 2, 3)
z = np.linspace(0, 1, 4)
Z = np.vstack((z, z))

plt.imshow(Z, extent=[10, 1000, 0, 1], cmap='gray')
plt.xscale('log')

plt.axvline(100, color='red')

plt.show()

这比pcolor() 和pcolormesh() 更好，因为

1. 它不是非常慢而且
2. 当图像未以原始分辨率显示时，插值效果很好，不会产生误导性伪影。