在matplotlib imshow中调整网格线和刻度线

Question

我正在尝试绘制一个值矩阵，并希望添加网格线以使值之间的边界更清晰。不幸的是，imshow决定在每个体素的中间找到刻度线。是否有可能

a）删除刻度线，但将标签留在同一位置并且 b）在像素边界之间添加网格线？

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

im = plt.imshow(np.reshape(np.random.rand(100), newshape=(10,10)),
                    interpolation='none', vmin=0, vmax=1, aspect='equal');
ax = plt.gca();
ax.set_xticks(np.arange(0, 10, 1));
ax.set_yticks(np.arange(0, 10, 1));
ax.set_xticklabels(np.arange(1, 11, 1));
ax.set_yticklabels(np.arange(1, 11, 1));

没有网格线的图像和错误位置的刻度线

ax.grid(color='w', linestyle='-', linewidth=2)

网格线位于错误位置的图像：

Answer 1

尝试移动轴刻度：

ax = plt.gca()
ax.set_xticks(np.arange(-.5, 10, 1))
ax.set_yticks(np.arange(-.5, 10, 1))
ax.set_xticklabels(np.arange(1, 12, 1))
ax.set_yticklabels(np.arange(1, 12, 1))

Answer 2

Serenity建议的解决方案代码：

plt.figure()
im = plt.imshow(np.reshape(np.random.rand(100), newshape=(10,10)),
                interpolation='none', vmin=0, vmax=1, aspect='equal');

ax = plt.gca();

# Major ticks
ax.set_xticks(np.arange(0, 10, 1));
ax.set_yticks(np.arange(0, 10, 1));

# Labels for major ticks
ax.set_xticklabels(np.arange(1, 11, 1));
ax.set_yticklabels(np.arange(1, 11, 1));

# Minor ticks
ax.set_xticks(np.arange(-.5, 10, 1), minor=True);
ax.set_yticks(np.arange(-.5, 10, 1), minor=True);

# Gridlines based on minor ticks
ax.grid(which='minor', color='w', linestyle='-', linewidth=2)

结果图片：

Answer 3

您可以通过将extent参数传递给imshow来移动像素。 extent是一个4元素的标量列表（左，右，下，上）：

foo = np.random.rand(35).reshape(5, 7)
# This keeps the default orientation (origin at top left):
extent = (0, foo.shape[1], foo.shape[0], 0)
_, ax = plt.subplots()
ax.imshow(foo, extent=extent)
ax.grid(color='w', linewidth=2)
ax.set_frame_on(False)

Answer 4

人们可以发现使用plt.pcolor或plt.pcolormesh更容易：

data = np.random.rand(10, 10)
plt.pcolormesh(data, edgecolors='k', linewidth=2)
ax = plt.gca()
ax.set_aspect('equal')

虽然，他们和plt.imshow之间存在一些差异，但最明显的是图像被Y轴交换（你可以通过添加ax.invert_yaxis()来轻松地将其反转回来）。有关进一步讨论，请参见：When to use imshow over pcolormesh?