Python 如何进行matshow或imshow，但将轴值显示为面元边界（即，与2d频率/密度图上的一样）

我需要做一个二维密度图。然而，我自己计算“密度”。所以本质上我有一个

NxM

值数组，我只能用

plt.matshow

（或imshow）来绘制

但是，在本例中，轴值是绘图中的像素，而我确实希望它显示一些用户定义的值。因此，我手动更改勾号标签，如上所述

这仍然留下了一个问题

matshow

仍然认为记号标签在标记图像中的“像素”，因此记号标签打印在每个像素方块的“中间”。然而，正如我所说，我真正想要绘制的更像是密度图，所以每个“像素正方形”代表x，y空间中的一个箱子。将刻度标签打印在正方形边缘上会更有意义，就像通常对直方图和频率图所做的那样

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我应该继续使用matshow吗？还是有其他函数可以这样做？例如，我是否可以使用

plt.hist2d

手动设置“高度”，而不将数据作为一组样本输入？否则，我如何才能使

plt.matshow

以我想要的方式放置记号标签？

我不确定我是否正确理解您的意思。我的理解是，您希望获取数据的二维柱状图，并希望使用颜色显示每个箱子的计数/密度，同时保留箱子边缘的真实坐标

实际上，您可以结合使用

numpy.historogram2d

和

matplotlib.pyplot.imshow

让我从一个警告开始。使用

imshow

可以显示像素。因此，隐式地假设容器沿每个轴的大小是一致的。它们可能具有不同的宽度和高度，但每个箱子的宽度/高度必须相等，以使表示公平

要实现我认为您想要的目标，您必须使用以下内容：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

N = 100000
x = np.random.randn(N)
y = np.random.weibull(2.,N)

P, xedges, yedges = np.histogram2d(x, y, bins=(np.linspace(-4,+5,10), np.linspace(0,4,21)), density=True)

fig, ax = plt.subplots()

cax = ax.imshow(P.T, extent=(xedges[0], xedges[-1], yedges[0], yedges[-1]),
  origin='lower', interpolation='nearest', clim=(0,.4), cmap='afmhot_r')

cbar = fig.colorbar(cax,aspect=10)

ax.set_aspect('auto')

ax.set_xlabel('x')
ax.set_ylabel('y')

plt.savefig('test.png')
plt.show()

哪个阴谋

棘手的部分是要获得自然输出：

• 您必须覆盖

  imshow

  默认设置的图像顶部原点。如前所述，这可以通过

  origin='lower'

  选项来实现
• 您必须绘制

  numpy.histogram

  的转置输出，因为

  imshow

  按原样显示矩阵，而

  numpy.histogram

  show的输出具有形状

  （nx，ny）

  ：沿x轴的值对应于行
• 您可能必须更改纵横比，请参见

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作为@TomdeGeus答案的补充，这里有一些东西可能会有所帮助。由于我需要绘制一个图形，其中y轴从0.5延伸到3.5，而x轴从0延伸到40，因此在图像中非常压缩，我可能不得不强制执行纵横比，这不起作用。它显示的滴答声也有问题

但是在确定纵横比后，我绝对建议您遵循Tom de Geus的答案，这是正确的方法。

因此，我仍然在“像素”坐标上绘制图像，即选择范围，以便x轴和y轴计算像素，但从0开始，而不是像

plt.imshow（）的默认行为那样从-0.5开始

其中
len（y_边）-1
统计我希望在y轴上显示的像素数（而
y_边
是一个列表，其中包含我希望在y轴上显示的存储单元边界值，如前所述

然后我手动替换记号标签，但我还需要将它们正确映射到正确的记号

ax.set_xticks(list(range(len(x_edges))))
ax.set_xticklabels(x_edges)
ax.set_yticks(list(range(len(y_edges))))
ax.set_yticklabels(y_edges)

这保留了imshow产生的像素的平方性质，但是您必须记住，基本轴仍然是以像素为单位定义的（即，如果我想在坐标（25.0，2.0）上放置一个点，它实际上看起来不会在下面的位置结束

是
imshow
的
extent
选项吗？@TomdeGeus我不这么认为。据我所知，extent只会影响图像的范围（如xlim或ylim），虽然我可能误解了它的工作原理。基本上，在关于范围的文档中，你可以在图中看到，轴实际上从-0.5开始，到6.5，而刻度标签位于像素的中心，在0.0、1.0等处。因此，如果我可以将刻度位置偏移0.5，它可以做我想要的事情（或者最好将整个图像移动-0.5像素）。谢谢你的回答，我认为它可以工作，但我仍然有一些问题（同时我正在使用matshow以防它有所不同）首先，我的x轴范围从0到40，y轴范围从0.5到3.5，所以就像你的照片一样，绘图在垂直方向上是非常压缩的。这是预期的吗？我应该尝试使用一些图形参数拉伸吗？第二：我不确定我做错了什么，但它没有在y轴上放置完整的值范围（也就是说，我手动设置了刻度标签，但它每秒钟就有一个刻度，总的来说，它的范围是我预期的一半）@关于LimokPalantaemon的纵横比：我已经更新了我的答案，包括<代码> SETIONGOND 。对于滴答声，很难说不看到实际的代码和问题。你可以考虑打开一个新的问题吗？嘿，我一直在寻找设置这个方面，但是它不适用于一个简单的<代码> Stasyaspe。ct（‘相等’）.

此外，我开始相信这是一个比我最初想象的更复杂的问题。设置范围和您的答案很有帮助，但我认为在此之后还有另一步要做。我正在考虑在范围中保留“像素”的概念，而不是拉伸图形；相反，我将尝试重新标记刻度我将在下面发布一个答案（仍然保留你的答案）。两者的结合可能对其他人有所帮助

fig, ax = plt.subplots()

im = ax.matshow(value_grid, origin='lower', extent=(0, len(x_edges)-1, 0, len(y_edges)-1)

ax.set_xticks(list(range(len(x_edges))))
ax.set_xticklabels(x_edges)
ax.set_yticks(list(range(len(y_edges))))
ax.set_yticklabels(y_edges)