image - matplotlib中用于imshow的非线性轴

Question

我在对数间隔的轴上生成2D数组（例如，使用logspace(log10(0.95), log10(2.08), n)生成x像素坐标。

我想使用原始的老式imshow显示图像，以其原始分辨率和比例缩放（我不需要to stretch it；数据本身已经进行了日志缩放），但是我想添加刻度线，标签，在对数轴上的正确位置。我该怎么做呢？

理想情况下，我可以只使用命令行axvline(1.5)，并且该行将位于正确的位置（从左侧起58％），但是如果唯一的方法是手动在对数刻度坐标和图像坐标之间进行转换，那也是可以的。

对于线性轴，在对imshow的调用中使用extents=可以满足我的要求，但是我看不到使用对数轴执行相同操作的方法。

例：

from matplotlib.colors import LogNorm

x = logspace(log10(10), log10(1000), 5)
imshow(vstack((x,x)), extent=[10, 1000, 0, 100], cmap='gray', norm=LogNorm(), interpolation='nearest')
axvline(100, color='red')

此示例不起作用，因为range =仅适用于线性比例，因此当您将axvline设置为100时，它不会出现在中心。我希望x轴显示10、100、1000和axvline(100)以在100点的中心放置一条线，而像素保持相等的间距。

Answer 1

在我看来，最好使用pcolor和常规（未转换）的x和y值。 pcolor为您提供更大的灵活性，而常规的x和y轴则更少混淆。

import pylab as plt
import numpy as np
from matplotlib.colors import LogNorm
from matplotlib.ticker import LogFormatterMathtext

x=np.logspace(1, 3, 6)
y=np.logspace(0, 2,3)
X,Y=np.meshgrid(x,y)
z = np.logspace(np.log10(10), np.log10(1000), 5)
Z=np.vstack((z,z))

im = plt.pcolor(X,Y,Z, cmap='gray', norm=LogNorm())
plt.axvline(100, color='red')

plt.xscale('log')
plt.yscale('log')

plt.colorbar(im, orientation='horizontal',format=LogFormatterMathtext())
plt.show()

由于pcolor较慢，因此更快的解决方案是改用pcolormesh。

im = plt.pcolormesh(X,Y,Z, cmap='gray', norm=LogNorm())