使用 matplotlib.pyplot 添加轴时如何保持分辨率？

Question

如果下面的代码是运行

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
a=np.random.random((1000,1000))
plt.imshow(a, cmap='Reds', interpolation='nearest')
plt.savefig('fig.png',bbox_inches='tight')

我得到了下面的图片，所有单元格代表每个随机数。

但是，当如下代码所示添加轴时：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
a=np.random.random((1000,1000))
plt.imshow(a, cmap='Reds', interpolation='nearest')

plt.xlim(0, 10)
plt.xticks(list(range(0, 10)))
plt.ylim(0, 10)
plt.yticks(list(range(0, 10)))

plt.savefig('fig3.png',bbox_inches='tight')

我得到了分辨率较低的图片：

那么如何在不影响分辨率的情况下添加轴刻度呢？如果这与轴标记的字体大小有关，如何自动调整以保持原始分辨率？

Answer 1

对您的问题的应用：

from matplotlib.ticker import FuncFormatter
from matplotlib.pyplot import show
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

a=np.random.random((1000,1000))

# create scaled formatters / for Y with Atom prefix
formatterY = FuncFormatter(lambda y, pos: 'Atom {0:g}'.format(y*0.01))
formatterX = FuncFormatter(lambda x, pos: '{0:g}'.format(x*0.01))

# apply formatters 
fig, ax = plt.subplots()
ax.yaxis.set_major_formatter(formatterY)
ax.xaxis.set_major_formatter(formatterX)

plt.imshow(a, cmap='Reds', interpolation='nearest')

# create labels
plt.xlabel('nanometer')
plt.ylabel('measure')
plt.xticks(list(range(0, 1001,100)))

plt.yticks(list(range(0, 1001,100)))

plt.show()

来源：

一个可能的解决方案是根据一些函数来格式化刻度标签，如下面来自 matplotlib 页面的示例代码所示。

from matplotlib.ticker import FuncFormatter
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.arange(4)
money = [1.5e5, 2.5e6, 5.5e6, 2.0e7]


def millions(x, pos):
    'The two args are the value and tick position'
    return '$%1.1fM' % (x * 1e-6)


formatter = FuncFormatter(millions)

fig, ax = plt.subplots()
ax.yaxis.set_major_formatter(formatter)
plt.bar(x, money)
plt.xticks(x, ('Bill', 'Fred', 'Mary', 'Sue'))
plt.show()

matplotlib.org Example

this answer 中显示了类似的解决方案，其中你可以设置一个函数来为你标记轴并缩小它：

ticks = ticker.FuncFormatter(lambda x, pos: '{0:g}'.format(x*scale))
ax.xaxis.set_major_formatter(ticks)

在这里，您需要做 /100 而不是 *scale

对你来说更简单的方法可能是：

ticks = plt.xticks()/100
plt.gca().set_xticklabels(ticks.astype(int))

(adapted from )

Answer 2

您将使用图像的 extent 将其带入新坐标 space。

目前它的范围在 space 之间，介于 0 和 999 之间。这意味着轴限制是 (-0.5, 999.5)。您可以从函数计算新的范围，例如f = lambda x: x/100. 并将结果设置为图像的新范围。

这将使图像占据 (-0.005, 9.995) 之间的轴范围。现在可以直接设置问题中的刻度（标签）。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
a=np.random.random((1000,1000))

im = plt.imshow(a, cmap='Reds', interpolation='nearest')

f = lambda x: x/100.
(llx,ulx),(lly,uly) = plt.xlim(),plt.ylim()
im.set_extent([f(llx),f(ulx),f(lly),f(uly)])


plt.xticks(list(range(0, 10)))
plt.yticks(list(range(0, 10)))

plt.show()

使用 matplotlib.pyplot 添加轴时如何保持分辨率？

How to preserve the resolution when adding axis using matplotlib.pyplot?

python

resolution

matplotlib