使用 imshow 时的 xticks 和 yticks 问题

Question

我在修复 imshow 图的 xticks 和 yticks 时遇到问题。当我为 imshow 使用单个图时，范围效果更好（见下面的第一张图）。但是，当我使用在 imshow 图上插入局部最大值的坐标时，刻度已经改变（第二个图）。有人能帮我在绘制局部最大值后修复 xticks 和 yticks 吗？

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from skimage.feature import peak_local_max

# Input of a 2D array/ 
data = np.real(data) # data link : https://www.file.io/LvDn/download/WqdRCoW2dUPV

# Find the coordinates of local maxima in the data
coordinates = peak_local_max(data, min_distance=8,  num_peaks=2) #, threshold_abs = 0.0004) #
# Display results

kf=2*2*np.pi/10
resolution = 40
N=9
kx = np.linspace(-kf, kf, N * resolution)  # space vector
ky = np.linspace(-kf, kf, N * resolution)  # space vector


fig, axes = plt.subplots(1, 2, figsize=(13, 8), sharex=True, sharey=True)
ax = axes.ravel()
ax[0].imshow(data, cmap='seismic', vmin=data.min(), vmax=data.max(),
                       extent=[kx.min(), kx.max(), ky.min(), ky.max()],
                       interpolation='nearest', origin='lower')
ax[0].axis('on')
ax[0].set_title('Original')

上面的代码片段生成了这个图：

在这里，imshow extent 工作正常，这是我想要的。当我使用脚本绘制局部最大值时，刻度将如下所示更改。

ax[1].imshow(data, cmap='seismic')
ax[1].autoscale(False)
ax[1].plot( coordinates[:, 1], coordinates[:, 0], 'k.', marker='o', markersize=12)
ax[1].axis('on')
ax[1].set_title('Peak_local_max')
fig.tight_layout()
plt.show()

[

如何修复“峰值局部最大值”图中的 xticks 和 yticks？

如果我使用第二个情节的脚本范围，那么图形如下所示：

Answer 1

很难确定您要的是什么，而且您提供的示例代码不起作用。例如 spec 等变量未定义。

但我猜主要问题是您混合了像素（来自 peak_local_max）和数据坐标。您可以使用以下方法修复：

extent = [kx.min(), kx.max(), ky.min(), ky.max()]

fig, ax = plt.subplots(1, 2, figsize=(13, 8), sharex=True, sharey=True)

ax[0].set_title('Original')
ax[0].imshow(data, cmap='seismic', extent=extent)

ax[1].set_title('Peak_local_max')
ax[1].imshow(data, cmap='seismic', extent=extent)
ax[1].plot(kx[coordinates[:, 1]], ky[coordinates[:, 0]], 'go', markersize=12)

Matplotlib用的extent应该也是outer extent，我不确定你的坐标数组kx和ky到底是不是这样。这可能会导致 mismatch/shift 分辨率的一半。

使用 imshow 时的 xticks 和 yticks 问题

xticks and yticks issues while using imshow

python

matplotlib

image-processing

scikit-image

xticks