Python imshow和pcolormesh使用相同的输入显示两个不同的输出

当我试图理解

imshow

和

pcolormesh

之间的区别时，我遇到了这个问题，我不知道为什么

例如，我有一个频率为10kHz的正弦波

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt 
from scipy import fft

f = 10000  # Frequency, in cycles per second, or Hertz
fs = 44100  # Sampling rate, or number of measurements per second

t = np.linspace(0, 5, 5 * fs, endpoint=False)
X = np.sin(f * 2 * np.pi * t)

对该信号应用

fft

可得到频谱图

Xs

window_size = 2048  # 2048-sample fourier windows
stride = 512        # 512 samples between windows
wps = fs/float(512) # ~86 windows/second
Xs = np.empty([int(2*wps),2048])

for i in range(Xs.shape[0]):
    Xs[i] = np.abs(fft(X[i*stride:i*stride+window_size]))

现在我想用

imshow

和

pcolormesh

绘制光谱图

Xs

Imshow

多色鱼

---

为什么它们不同？

有趣的是，添加参数

dpi

可以解决问题。即使设置

dpi=100

，如果没有给出

dpi

参数，这是默认值，问题仍然会得到解决

Imshow

---

虽然

dpi

参数解决了这个问题，但我仍然不清楚它背后的原因。欢迎提出任何额外建议

有趣的是，添加参数

dpi

可以解决问题。即使设置

dpi=100

，如果没有给出

dpi

参数，这是默认值，问题仍然会得到解决

Imshow

---

虽然

dpi

参数解决了这个问题，但我仍然不清楚它背后的原因。欢迎提出任何额外建议

如果将直线放大到非常近的位置，则它们的表示方式确实相同。然而，我很困惑为什么这不能转化为大规模的可视化。在图形中有更多的图像像素作为物理像素。因此，图像需要重新采样。重采样的结果是不同的，因为

imshow

生成一个

AxesImage

，

pcolormesh

生成一个

QuadMesh

，这是一个面片集合。我不了解图像像素和物理像素部分，你能详细说明一下吗？我的

Xs

具有尺寸

（10001024）

，是图像像素还是物理像素？尝试以300 dpi保存，您将看到不同之处如果您将线条放大到非常近的位置，它们确实以相同的方式表示。然而，我很困惑为什么这不能转化为大规模的可视化。在图形中有更多的图像像素作为物理像素。因此，图像需要重新采样。重采样的结果是不同的，因为

imshow

生成一个

AxesImage

，

pcolormesh

生成一个

QuadMesh

，这是一个面片集合。我不了解图像像素和物理像素部分，你能详细说明一下吗？My

Xs

具有尺寸

（10001024）

，是图像像素还是物理像素？尝试以300 dpi保存，您将看到不同之处

fig = plt.figure(figsize=(20,7))
plt.imshow(Xs.T,aspect='auto',cmap='seismic')
plt.gca().invert_yaxis()
plt.colorbar()

fig = plt.figure(figsize=(20,7))
plt.pcolormesh(Xs.T,cmap='seismic')
plt.colorbar()

fig = plt.figure(figsize=(20,7), dpi=100)
plt.imshow(Xs.T,aspect='auto',cmap='seismic')
plt.gca().invert_yaxis()
plt.colorbar()