使用matplotlib.imshow绘制2D数组

Question

此循环产生的np.array有4383行和6列。我尝试使用matplotlib（pylab）中的pylab.imshow()来显示数组，但没有成功。目标是创建数组的图像，颜色渐变表示数组值的大小。阵列的每一行代表每天湖泊温度的深度变化（4383天）。因此，目标是在深度和时间上找到湖泊温度的差异。谢谢

TempLake=np.zeros((N+1,Nlayers)) 
TempLake[0]=T0 

Q=np.zeros(N+1) 
Q[0]=0.0 
for i in xrange(N): 
    Q[i+1]=Qn(HSR[i],TD[i],FW[i],TempLake[i][0]) 
    TempLake[i+1]=main_loop(Z,z,Areat0,Areat1,TempLake[i],wind[i],Q[i],Q[i+1]) 


im = plt.imshow(tem, cmap='hot') 
plt.colorbar(im, orientation='horizontal')  
plt.show() 

结果如下：图例很好，但x轴反转，图像不显示

这就是我需要的：

Answer 1

如果您在调用时设置方面，可以使用imshow。如下：

im = plt.imshow(tem, cmap='hot', aspect=aspect_ratio*(cols/rows)) 

其中aspect_ratio这里会设置您想要的实际宽高比，cols/rows只是将原始宽高比标准化为1. cols和rows是列数和行（例如rows = data.shape[0]，cols = data.shape[1]）。

Answer 2

您需要使用pcolor或pcolormesh代替imshow。这是因为在imshow中，图的方面与数组相同，在您的情况下为4383x6。

import pylab as plt
import numpy as np


Z=np.array((range(1,30),range(31,60),range(61,90))).transpose()

X,Y=np.meshgrid(range(Z.shape[0]+1),range(Z.shape[1]+1))
im = plt.pcolormesh(X,Y,Z.transpose(), cmap='hot')
plt.colorbar(im, orientation='horizontal')
plt.show()

Answer 3

您可以使用matplotlib.pyplot中的轴函数：

axis('auto')

所以你的例子会变成：

TempLake=np.zeros((N+1,Nlayers)) 
TempLake[0]=T0 

Q=np.zeros(N+1) 
Q[0]=0.0 
for i in xrange(N): 
    Q[i+1]=Qn(HSR[i],TD[i],FW[i],TempLake[i][0]) 
    TempLake[i+1]=main_loop(Z,z,Areat0,Areat1,TempLake[i],wind[i],Q[i],Q[i+1]) 

im = plt.imshow(tem, cmap='hot') 
plt.colorbar(im, orientation='horizontal')
plt.axis('auto')
plt.show() 

Answer 4

也许我错了，但是你仍然可以使用imshow转换图像

im = plt.imshow(tem.transpose(),cmap='hot',origin='lower',aspect='auto')

较低的说法是从左下角开始，而在imshow中使用auto关键字。但正如我所说，也许我不明白这个问题