Python matplotlib无需重新采样即可打印小图像

我正在尝试使用matplotlib在python中绘制一个小图像，并希望显示的轴与从中生成的numpy数组具有相同的形状，即数据不应重新采样。换句话说，数组中的每个条目都应该对应于屏幕上的一个像素（或大约一个像素）。这看起来很琐碎，但即使在网上搜索了一段时间后，我似乎也无法让它工作：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.cm as cm

X = np.random.rand(30,40)

fig = plt.figure()
fig.add_axes(aspect="equal",extent=[0, X.shape[1], 0, X.shape[0]])
ax = fig.gca()
ax.autoscale_view(True, False, False)
ax.imshow(X, cmap = cm.gray)

plt.show()

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我不确定我是否完全理解你的问题。这是否意味着您希望x轴介于0和x.shape[1]之间，y轴介于0和x.shape[0]之间？在这种情况下，此代码应执行以下操作：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.cm as cm

X = np.random.rand(30,40)

fig = plt.figure()

plt.xlim(0, X.shape[1])
plt.ylim(0, X.shape[0])

ax = fig.gca()
ax.autoscale_view(True, False, False)
ax.imshow(X, cmap = cm.gray)

plt.show()

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希望对您有所帮助

如果您知道图像的本机分辨率，您可以在

plt.figure（dpi=value）

中设置dpi参数

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您可以在此找到有关调整图像大小的详细信息。

您可以使用以下代码段将数组转换为PIL（）。结果图像的大小将与输入数组的大小相同。它可以显示或保存为图像

from PIL import Image
from numpy import linspace, array, fromfunction, sin, cos
from matplotlib import cm


# scale array between vmin and vmax and encode it to uint8 (256 values)
def scale(arr, vmin, vmax):
    return (255*(arr - vmin)/(vmax - vmin)).clip(0, 255).astype('uint8')

# convert a matplotlib colormap into a PIL palette
def getpalette(cmap):
    return (255.*array(map(lambda x: cmap(x)[0:3], linspace(0., 1.,256))).ravel()).astype('int')


# a sample array
data = fromfunction(lambda i,j: cos((i+j)/50)*sin(i/50.), (200, 300), dtype='float')

# convert the float array to a PIL image
im = Image.fromarray(scale(data, 0, 1))
im.putpalette(getpalette(cm.jet))
im.save('test.png') # or im.show()

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唯一的问题是im.show（）不是很好，因为它需要图像查看器

xv

，并且它会写入一个临时图像。因此，您也可以编写一个文件，并使用您最喜爱的图像查看器加载它。

我自己也遇到过同样的问题。如果

imshow

的

interpolation='nearest'

选项不够好，那么如果您的主要目标是在matplotlib中查看原始、未缩放、未插值、未弄脏的像素，那么您就无法击败

figimage

IMHO。演示：

import numpy as np
import numpy.random
import matplotlib.pyplot as plt

a=256*np.random.rand(64,64)

f0=plt.figure()
plt.imshow(a,cmap=plt.gray())
plt.suptitle("imshow")

f1=plt.figure()
plt.figimage(a,cmap=plt.gray())
plt.suptitle("figimage")

plt.show()

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当然，这意味着放弃轴（或者自己画）。

figimage

有一些选项，可以让您在图形周围移动图像，因此我想可能可以在通过其他方式创建的一些轴上移动它们。

谢谢，如果我的问题让人困惑，我很抱歉。我试着在Matlab中做一些类似imshow的事情，其中图形中的轴与数组的大小相同，例如，屏幕上的每个像素对应于矩阵中的一个条目。上面对数组进行了重缩放和重采样以匹配图形大小。我刚刚在stackoverflow上找到了一篇smiliar帖子，他们使用了imshow的插值参数：ax.imshow（X，cmap=cm.gray，extent=（0，X.shape[1]，0，X.shape[0]），interpolation='nearest'），这是链接，谢谢，使用最近邻插值很好，但我也希望轴要小，也就是说，它更能反映阵列的真实大小。目前，轴似乎仍在重新缩放以匹配图形大小。看起来您提供的代码达到了您想要的效果，矩形形状（40x30）保留在打印图像中，并且轴限制与图像形状匹配。你的问题中我遗漏了什么吗？对不起，我的措辞很混乱。我感兴趣的是matlab中的imshow功能，屏幕上的像素数与矩阵中的条目数匹配，即轴不会重新采样以匹配图形大小。你的意思是没有插值的图像吗？如果是这样，只需使用

matshow

更改代码

imshow

，或将

interpolation='nearest'

作为参数添加到imshow函数中即可。谢谢，这将停止平滑插值，但如何减小轴的大小，使图形反映图像的低分辨率？目前，它似乎仍然被重新缩放以匹配图形大小。如果有人想知道，我能够让figimage在没有任何绘图内容（Ipython笔记本中的图像除外）的情况下工作的唯一方法是在plt.show（）之前添加一组空（“关闭”）轴，类似于此s/O post:。否则，它就不会有任何阴谋。