Python 使用matplotlib在图像数据顶部精确定位线网格

我试图在python库matplotlib显示的图像网格上精确地覆盖一个由1像素宽的线组成的网格

不幸的是，我似乎无法对结果进行足够精细的控制，以实现线网格与数据网格的正确对齐，如下面的代码所示。结果似乎总是很接近，但并不完全正确

我尝试过使用

imshow

和

pcolormesh

函数，但在这两种方法中都遇到了问题

imshow方法：

导入matplotlib.pyplot作为plt
将numpy作为np导入
尺寸=60
边框=5
#为图像和标记位置创建测试数据
im=np.zero（shape=（size，size），dtype=np.float32）
刻度=np.arange（尺寸）+0.5
#在边界区域外创建测试棋盘格图案
对于范围内的索引（大小为2*边框）：
im[边框+索引，边框：-边框]+=索引%2
对于范围内的索引（大小为2*边框）：
im[边框：-边框，索引+边框]-=索引%2
im=np.abs（im）
#用imshow显示图像
plt.imshow（im，interpolation='nearest'，cmap='binary'，vmin=0，vmax=1）
ax=plt.gca（）
ax.set_xticks（刻度）
ax.setxticklabels（[]）
ax.设置刻度（刻度）
ax.设置标签（[]）
ax.grid（color='r'，linestyle='-'，linewidth=1）
#有时线条偏移1像素
plt.show（）

我希望红线的线网格能够精确地覆盖数据网格的棋盘格图案，但它们相差一个像素

此缩放图像显示结果，并且偏移很容易看到：

我还尝试使用pcolormesh和edgecolor（使用与上面相同的数据）：

plt.pcolormesh（im，cmap='binary'，vmin=0，vmax=1，edgecolors='r'，线宽=0.005）
plt.show（）

此处红线网格对齐更好，但线宽不一致，有时为1像素宽，有时为2像素宽，如下图所示：

在这里，理想情况下，我希望始终获得1像素宽的线条。 可以使用linewidth参数，但如果我将其设置得太小，则线条开始具有0像素的宽度，并且它们完全消失，而且我不太了解线宽的单位是什么

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总之，对于如何在定位（不偏离黑白棋盘格的红线网格）和线宽（屏幕上始终精确为1像素宽）方面实现一致性，我将不胜感激。

哦，好吧，我想我会回答我自己的问题。这是基于尝试和错误，所以我不确定它是否普遍有效，但我希望这些信息可能对某些人有用

我能够使用下面的代码以精确1像素的宽度一致地绘制

pcolormesh

网格，其中

my_dpi

需要精确设置为显示屏的dpi分辨率 和

imsize\u pixel\u x

和

imsize\u pixel\u y

是打印窗口的所需大小

my_dpi=96.0
imsize_像素_x=800
imsize_像素_y=600
plt.figure（figsize=（imsize\u pixel\u x/my\u dpi，imsize\u pixel\u y/my\u dpi），dpi=my\u dpi）
plt.pcolormesh（im，cmap='binary'，vmin=0，vmax=1，edgecolors='r'，线宽=my_dpi/（1024*32））
plt.show（）

栅格将捕捉到最近的像素，但如果其中一个与像素边界重叠，则栅格有时会变宽两倍。如果你真的想这样戳像素，我可以建议matplotlib不是最好的工具吗？Pillow允许您将图像文件读写到numpy数组中，您可以直接在那里更改RGBA值。如果假设分辨率足够高，消除混叠可以在屏幕或图形上做出令人愉悦的表示，Matplotlib的效果会更好。Hallo@Jody，该用例是带有数千个模具的晶片映射的交互式显示（还允许放大等功能）我们还显示了其他内容，如值的直方图分布-因此matplotlib解决方案将更加理想和简单（如果可能的话）。虽然问题只在最缩小的层面上可见，但在这里可以看到整个晶圆，因此最有用。我认为在GitHub上这两个方面都存在问题。你可以把它们挖出来，在那里发表评论。但基本上，imshow和ticks/grids捕捉到最近的像素，pcolormesh使用抗锯齿。此外，imshow和它如何从数据转换为图像像素也有问题。介绍此问题以及大多数其他类似问题。我不再担心这一点，因为我认为matplotlib很快就会转向使用cairo作为主要的光栅化后端，并且它已经修复了很多这些问题。