使用matplotlib.pyplot添加轴时如何保留分辨率？

Question

如果运行以下代码

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
a=np.random.random((1000,1000))
plt.imshow(a, cmap='Reds', interpolation='nearest')
plt.savefig('fig.png',bbox_inches='tight')

我得到了下面的图片，所有单元格代表每个随机数。

但是，当轴添加为如下所示的代码时：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
a=np.random.random((1000,1000))
plt.imshow(a, cmap='Reds', interpolation='nearest')

plt.xlim(0, 10)
plt.xticks(list(range(0, 10)))
plt.ylim(0, 10)
plt.yticks(list(range(0, 10)))

plt.savefig('fig3.png',bbox_inches='tight')

我得到的图片分辨率较低：

那么如何在不影响分辨率的情况下添加轴刻度呢？如果这与轴标记的字体大小有关，如何自动调整它们以保持原始分辨率？

Answer 1

应用于您的问题：

from matplotlib.ticker import FuncFormatter
from matplotlib.pyplot import show
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

a=np.random.random((1000,1000))

# create scaled formatters / for Y with Atom prefix
formatterY = FuncFormatter(lambda y, pos: 'Atom {0:g}'.format(y*0.01))
formatterX = FuncFormatter(lambda x, pos: '{0:g}'.format(x*0.01))

# apply formatters 
fig, ax = plt.subplots()
ax.yaxis.set_major_formatter(formatterY)
ax.xaxis.set_major_formatter(formatterX)

plt.imshow(a, cmap='Reds', interpolation='nearest')

# create labels
plt.xlabel('nanometer')
plt.ylabel('measure')
plt.xticks(list(range(0, 1001,100)))

plt.yticks(list(range(0, 1001,100)))

plt.show()

<强>来源：

一种可能的解决方案是根据某些函数格式化ticklabels，如下面matplotlib页面中的示例代码所示。

from matplotlib.ticker import FuncFormatter
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.arange(4)
money = [1.5e5, 2.5e6, 5.5e6, 2.0e7]


def millions(x, pos):
    'The two args are the value and tick position'
    return '$%1.1fM' % (x * 1e-6)


formatter = FuncFormatter(millions)

fig, ax = plt.subplots()
ax.yaxis.set_major_formatter(formatter)
plt.bar(x, money)
plt.xticks(x, ('Bill', 'Fred', 'Mary', 'Sue'))
plt.show()

     

matplotlib.org Example

类似的解决方案显示在this answer中，其中 您可以设置一个功能来为您标记轴并缩小它：

ticks = ticker.FuncFormatter(lambda x, pos: '{0:g}'.format(x*scale))
ax.xaxis.set_major_formatter(ticks)

在这里，您需要/100代替*scale

对你来说更简单的方法可能是：

ticks = plt.xticks()/100
plt.gca().set_xticklabels(ticks.astype(int))

     

（改编自https://stackoverflow.com/a/10171851/7505395）

Answer 2

您可以使用图像的extent将其带入新的坐标空间。

目前它的范围在0到999之间。这意味着轴限制为(-0.5, 999.5)。您可以从函数计算新范围，例如f = lambda x: x/100.并将结果设置为图像的新范围。

这会使图像占据(-0.005, 9.995)之间的轴范围。现在可以直接设置问题中所见的刻度（标签）。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
a=np.random.random((1000,1000))

im = plt.imshow(a, cmap='Reds', interpolation='nearest')

f = lambda x: x/100.
(llx,ulx),(lly,uly) = plt.xlim(),plt.ylim()
im.set_extent([f(llx),f(ulx),f(lly),f(uly)])


plt.xticks(list(range(0, 10)))
plt.yticks(list(range(0, 10)))

plt.show()