Matplotlib：在刻度线之间移动刻度线标签

Question

我想使用matplotlib创建混淆矩阵的可视化。 下面显示的方法的参数是类标签（字母表）， 分类结果列为列表（conf_arr）和输出文件名。 到目前为止，我对结果非常满意，最后一个问题是：

我无法使网格线之间的轴刻度标签居中。 如果我将extent参数传递给imshow方法，如下所示， 网格按照我希望的方式对齐。 如果我把它评论出来，那么网格是错位的，但标签是我想要的 他们是。 我想我需要一种方法来在关联的tick和下一个tick之间移动ticklabel 但我不知道是否以及如何做到这一点。

总结一下，我想要左图中的网格/刻度，但是需要标记 如右图所示：

def create_confusion_matrix(alphabet, conf_arr, outputname):
    norm_conf = []
    width = len(conf_arr)
    height = len(conf_arr[0])
    for i in conf_arr:
        a = 0
        tmp_arr = []
        a = sum(i, 0)
        for j in i:
            tmp_arr.append(float(j)/float(a))
        norm_conf.append(tmp_arr)

    fig = plt.figure(figsize=(14,14))
    #fig = plt.figure()
    plt.clf()
    ax = fig.add_subplot(111)
    ax.set_aspect(1)
    ax.grid(which='major')
    res = ax.imshow(np.array(norm_conf), cmap=plt.cm.binary, 
                    interpolation='none', aspect='1', vmax=1,
                    ##Commenting out this line sets labels correctly,
                    ##but the grid is off
                    extent=[0, width, height, 0]
                    )
    divider = make_axes_locatable(ax)
    cax = divider.append_axes("right", size="5%", pad=0.2)
    cb = fig.colorbar(res, cax=cax)

    #Axes
    ax.set_xticks(range(width))
    ax.set_xticklabels(alphabet, rotation='vertical')
    ax.xaxis.labelpad = 0.5
    ax.set_yticks(range(height))
    ax.set_yticklabels(alphabet, rotation='horizontal')
    #plt.tight_layout()
    plt.savefig(outputname, format='png')

制作的图像如下所示：

Answer 1

正如您所注意到的那样，默认情况下它们是居中的，您通过指定extent=[0, width, height, 0]来覆盖默认行为。

有很多方法可以解决这个问题。一种方法是使用pcolor并将边缘颜色和线条样式设置为看起来像网格线（实际上需要pcolor而不是pcolormesh才能使其工作）。但是，您必须更改范围以在imshow默认情况下获取中心的刻度。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

data = np.random.random((10,10))
labels = 'abcdefghij'

fig, ax = plt.subplots()
im = ax.pcolor(data, cmap='gray', edgecolor='black', linestyle=':', lw=1)
fig.colorbar(im)

# Shift ticks to be at 0.5, 1.5, etc
for axis in [ax.xaxis, ax.yaxis]:
    axis.set(ticks=np.arange(0.5, len(labels)), ticklabels=labels)

plt.show()

或者，您可以打开次要网格并将其放在像素边界处。因为你想要固定标签，我们只需手动设置所有内容。否则，MultipleLocator会更有意义：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

data = np.random.random((10,10))
labels = 'abcdefghij'

fig, ax = plt.subplots()
im = ax.imshow(data, cmap='gray', interpolation='none')
fig.colorbar(im)

# Set the major ticks at the centers and minor tick at the edges
locs = np.arange(len(labels))
for axis in [ax.xaxis, ax.yaxis]:
    axis.set_ticks(locs + 0.5, minor=True)
    axis.set(ticks=locs, ticklabels=labels)

# Turn on the grid for the minor ticks
ax.grid(True, which='minor')

plt.show()

Answer 2

或者：您是否尝试过im = ax.matshow(data, cmap='gray')而不是imshow()？这也应该将ticklabels放在正确的位置。