Matplotlib imshow：数据轮换？

Question

我试图用散点图来绘制一些数据。我的代码是

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl
import numpy as np
from scipy.interpolate import griddata
data = np.loadtxt('file1.txt')
x = data[:,0]
y = data[:,1]
z = data[:,2]
plt.scatter(x, y, c=z, s=100, cmap=mpl.cm.spectral)
cbar=plt.colorbar()
s=18
plt.ylabel(r"$a_v$", size=s)
plt.xlabel(r"$a_{\rm min}$", size=s)
plt.xlim([x.min(),x.max()])
plt.ylim([y.min(),y.max()])
plt.show()

结果是

现在我想到了尝试使用一些数据进行imshow，因为我不喜欢分散的圈子。 所以我尝试了这个

from matplotlib.mlab import griddata
import matplotlib.pyplot as plt
data = np.loadtxt('file1.txt')
x = data[:,0]
y = data[:,1]
z = data[:,2]

N = 30j
extent = (min(x), max(x), min(y), max(y))

xs,ys = np.mgrid[extent[0]:extent[1]:N, extent[2]:extent[3]:N]

resampled = griddata(x, y, z, xs, ys)

plt.imshow(resampled.T, extent=extent)
s=18
plt.ylabel(r"$a_v$", size=s)
plt.xlabel(r"$a_{\rm min}$", size=s)
plt.xlim([x.min(),x.max()])
plt.ylim([y.min(),y.max()])
cbar=plt.colorbar()
plt.show()

有了这个结果：

我的问题很明显是为什么imshow()会反转数据？这到底发生了什么？

PS：以下是data，以防有人想和他们一起玩

Answer 1

查看imshow的关键字参数。有origin。默认值为“upper”，但您需要“lower”。

默认情况下，绘制图像通常从左上角开始。对于大多数矩阵绘图，您需要origin="lower"

Answer 2

它没有倒置，只是翻转。 imshow的来源默认为左上角而不是左下角。 imshow有一个参数来指定原点，它的名称来源。或者，您可以在matplotlib.conf。

中设置默认值

Answer 3

如果要绘制f(X, Y) = Z形式的数据，请考虑使用pcolormesh或contourf。 imshow只是简单地绘制数据Z，缩放和重新采样已经手动完成。

Answer 4

顺便说一下，您可以使用marker ='s'在散点图中绘制正方形而不是圆形，然后保留原始代码。