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，假设有一个 meter/row 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。通过使用绘图 windows (QT4) 和 imshow() 或通过使用 savefig()，我从未成功地以全分辨率生成图像。

我已经查看了 here, , or here and there or there 中指出的许多提议的解决方案，以防它是一个错误。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 python 2.7 和 matplotlib 1.3 来自 Ubuntu 14.04 和 QT4Agg 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。这是一段模拟我的问题的代码。

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，插值 = 'none' 或 'nearest' 或 'bilinear' 由于某种原因不会更改分辨率，尽管我认为至少在 Qt4 window 如果我使用 show() 而不是 savefig()。请注意，无论您在 plt.figure(dpi=).

中设置什么，保存的数字中的分辨率都是相同的

我不知道该系统如何工作，而且我的理解也有限。非常欢迎任何帮助。

提前致谢。

Answer 1

首先，当您另存为 .pdf 时，您隐含地使用了 pdf 后端，即使您可能在选项中指定了其他后端。这意味着您的图像以矢量格式保存，因此 dpi 毫无意义。在任何分辨率下，如果我在一个像样的查看器中加载您的 PDF（我使用 inkscape，其他可用），您可以清楚地看到条纹 - 实际上我发现如果您将每隔一行设置为零，则更容易观察。所有生成的 PDF 都包含复制条纹的完整信息，因此几乎完全相同。当您指定 figsize=(45, 10) 时，所有生成的 PDF 都建议显示尺寸为 45 英寸 x 10 英寸。

如果我将 png 指定为图像类型，我会看到基于 dpi 参数的文件大小有所不同，我认为这正是您所期望的。如果您查看 100 dpi 图像，它有 4500000 个像素，200 dpi 图像有 18000000 个像素（4 倍），300 dpi 图像有 40500000（9 倍）。您会注意到 4500000 == 1500 x 3000，即原始数组的每个成员一个像素。因此，较大的 dpi 设置实际上不会让您获得任何进一步的定义 - 相反，您的条纹分别为 2 或 3 像素宽而不是 1.

我认为你想要做的是有效地绘制每列 10 次，这样你就可以得到一个 1500 x 30000 像素的图像。为此，使用您自己的所有代码，您可以使用 np.repeat 执行如下操作：

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

R, C = 1500, 3000
DATA = np.random.random((R, C))
DATA[::2, :] = 0  # make every other line plain white
Yi, Xi = 1, 10 # increment
DATA = np.repeat(DATA, Xi, axis=1)
DATA = np.repeat(DATA, Yi)

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()

警告： 这是一个内存密集型解决方案 - 可能有更好的方法。如果你不需要pdf的矢量图输出，你可以把你的ImageFormat变量改成png

令我印象深刻的是，您可能关心的另一件事是为图片提供适当的宽高比（即宽是高的 20 倍）。这你已经在做了。因此，如果您查看 pdf 中每个像素的表示，它们都是矩形的（宽度是高度的 10 倍），而不是正方形。

Answer 2

运行你的例子，缩放后 matplotlib 中的一切看起来都很好：无论分辨率如何，结果都是一样的，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，你设置的是整个图形的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%。如果你设置 300 dpi 和 10 的高度，你得到垂直数据轴总共 300x10x0.2=600 像素，这不足以代表 1500 个点，这向我解释了为什么输出必须重新采样。请注意，减小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'（分辨率设置是否完美应该无关紧要，但如果它足够接近就很重要）。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()

这对我来说很有效。

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

Plotting at full resolution with matplotlib.pyplot, imshow() and savefig()?

python

plot

matplotlib

imshow