Imshow：范围和方面

Posted 2023-02-16

【中文标题】Imshow：范围和方面

【英文标题】：Imshow: extent and aspect

【发布时间】：2012-11-03 07:02:18

【问题描述】：

我正在编写一个通过 3D 数据集可视化切片和投影的软件系统。我正在使用matplotlib 尤其是imshow 来可视化我从分析代码中返回的图像缓冲区。

因为我想用绘图轴注释图像，所以我使用imshow 提供的extent 关键字将图像缓冲区像素坐标映射到数据空间坐标系。

不幸的是，matplotlib 不知道单位。假设（举一个人为的例子）我想绘制一个尺寸为1000 m X 1 km 的图像。在这种情况下，范围将类似于[0, 1000, 0, 1]。即使图像数组是正方形的，由于 extent 关键字隐含的纵横比是 1000，因此生成的绘图轴也具有 1000 的纵横比。

是否可以强制绘图的纵横比，同时仍保留使用 extent 关键字获得的自动生成的主要刻度线和标签？

【参考方案1】：

从plt.imshow()官方指南，我们知道aspect控制轴的纵横比。用我的话来说，方面就是 x unit 和 y unit 的比率。大多数情况下，我们希望将其保持为 1，因为我们不想无意中扭曲数字。但是，确实有一些情况需要我们指定纵横比而不是 1。提问者提供了一个很好的例子，即 x 和 y 轴可能有不同的物理单位。假设x以km为单位，y以m为单位。因此，对于 10x10 数据，范围应为 [0,10km,0,10m] = [0, 10000m, 0, 10m]。在这种情况下，如果我们继续使用默认的 aspect=1，那么图形的质量真的很差。因此，我们可以指定 aspect = 1000 来优化我们的图形。下面的代码说明了这种方法。

%matplotlib inline
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
rng=np.random.RandomState(0)
data=rng.randn(10,10)
plt.imshow(data, origin = 'lower',  extent = [0, 10000, 0, 10], aspect = 1000)

不过，我认为有一个替代方案可以满足提问者的需求。我们可以将范围设置为 [0,10,0,10] 并添加额外的 xy 轴标签来表示单位。代码如下。

plt.imshow(data, origin = 'lower',  extent = [0, 10, 0, 10])
plt.xlabel('km')
plt.ylabel('m')

要制作一个正确的数字，我们应该始终牢记x_max-x_min = x_res * data.shape[1] 和y_max - y_min = y_res * data.shape[0]，其中extent = [x_min, x_max, y_min, y_max]。默认为aspect = 1，表示单位像素为正方形。此默认行为也适用于具有不同值的 x_res 和 y_res。扩展前面的示例，假设 x_res 为 1.5，而 y_res 为 1。因此范围应等于 [0,15,0,10]。使用默认方面，我们可以有矩形颜色像素，而单位像素仍然是正方形！

plt.imshow(data, origin = 'lower',  extent = [0, 15, 0, 10])
# Or we have similar x_max and y_max but different data.shape, leading to different color pixel res.
data=rng.randn(10,5)
plt.imshow(data, origin = 'lower',  extent = [0, 5, 0, 5])

彩色像素的方面是x_res / y_res。将其方面设置为单位像素的方面（即aspect = x_res / y_res = ((x_max - x_min) / data.shape[1]) / ((y_max - y_min) / data.shape[0])）将始终给出方形颜色像素。我们可以将 aspect = 1.5 更改为 x 轴单位是 y 轴单位的 1.5 倍，从而得到一个正方形的颜色像素和正方形的整个图形，而不是矩形的像素单元。显然，它通常不被接受。

data=rng.randn(10,10)
plt.imshow(data, origin = 'lower',  extent = [0, 15, 0, 10], aspect = 1.5)

最不希望的情况是设置纵横比为任意值，如 1.2，这将导致既不会导致正方形单位像素也不会导致正方形颜色像素。

plt.imshow(data, origin = 'lower',  extent = [0, 15, 0, 10], aspect = 1.2)

长话短说，设置正确的范围并让 matplotlib 为我们做剩下的事情总是足够的（即使 x_res!=y_res）！仅在必要时才更改外观。

【参考方案2】：

您可以通过手动设置图像的纵横比（或让它自动缩放以填充图形的范围）来做到这一点。

默认情况下，imshow 将绘图的纵横比设置为 1，因为这通常是人们想要的图像数据。

在您的情况下，您可以执行以下操作：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

grid = np.random.random((10,10))

fig, (ax1, ax2, ax3) = plt.subplots(nrows=3, figsize=(6,10))

ax1.imshow(grid, extent=[0,100,0,1])
ax1.set_title('Default')

ax2.imshow(grid, extent=[0,100,0,1], aspect='auto')
ax2.set_title('Auto-scaled Aspect')

ax3.imshow(grid, extent=[0,100,0,1], aspect=100)
ax3.set_title('Manually Set Aspect')

plt.tight_layout()
plt.show()

【讨论】：

谢谢。有趣的是，文档对scalar 选项只字未提。它似乎按给定的标量缩放y-axis。

@JoeKington 是否可以获得单个像素的大小。此大小取决于数据集的大小，并且可以像您的情况一样将拼凑的图块拼凑成连续的图。

正是我正在寻找的 aspect = "auto"。谢谢

@Joe Kington，第二个和第三个情节是怎么出来的。使用上面的脚本，我得到了带有网格的图！谢谢