Python Imshow-以不同像素大小分割
我试着得到以下应该在下图中说明的内容 为了简单起见,让我们假设我有一个numpy数组(10x10),我想用matplotlib imshow来绘制它。条件是具有不同的像素大小,例如:前五行的大小应为0.5cm,后五行的大小应为1cm。列的大小应该相同 我怎样才能轻松地实现这一点?我已经试过了,但我不喜欢这个解决方案;特别是我仍然有白色的边框和缩放是可怕的Python Imshow-以不同像素大小分割,python,numpy,matplotlib,pixel,imshow,Python,Numpy,Matplotlib,Pixel,Imshow,我试着得到以下应该在下图中说明的内容 为了简单起见,让我们假设我有一个numpy数组(10x10),我想用matplotlib imshow来绘制它。条件是具有不同的像素大小,例如:前五行的大小应为0.5cm,后五行的大小应为1cm。列的大小应该相同 我怎样才能轻松地实现这一点?我已经试过了,但我不喜欢这个解决方案;特别是我仍然有白色的边框和缩放是可怕的 from matplotlib import pyplot as pl import numpy as np data = np.arang
from matplotlib import pyplot as pl
import numpy as np
data = np.arange((100))
data = np.reshape(data, (10,10))
figure, (ax1, ax2) = pl.subplots(2, 1, sharex='col')
figure.subplots_adjust(hspace=0)
data1=data[5:10,:]
ax1.imshow(data1, origin="lower", interpolation="none", aspect=0.5, extent=[-0.5,10.5,5.5,10.5], vmax=np.amax(data), vmin=np.amin(data))
ax1.set_ylim([5.5,10.5])
##
data2=data[0:5,:]
ax2.imshow(data2, origin="lower", interpolation="none", aspect=1, extent=[-0.5,10.5,-0.5,5.5], vmax=np.amax(data), vmin=np.amin(data))
ax2.set_ylim([-0.5,5.5])
pl.show()
谢谢
如果只使用一个轴对象,则此方法更简单。然后,缩放也将完美地工作 代码:
from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np
# prepare the data
data = np.arange((100))
data = np.reshape(data, (10,10))
data1=data[0:5,:]
data2=data[5:10,:]
# create the figure and a single axis
fig, ax = plt.subplots()
# common arguments to imshow
kwargs = dict(
origin='lower', interpolation='nearest', vmin=np.amin(data),
vmax=np.amax(data), aspect='auto')
# draw the data
ax.imshow(data1, extent=[0, 10, 0, 5], **kwargs)
ax.imshow(data2, extent=[0, 10, 5, 7.5], **kwargs)
# optional black line between data1 and data2
ax.axhline(5, color='k')
# set the axis limits
ax.set_ylim(0, 7.5)
ax.set_xlim(0, 10)
# set the xticklabels
xticks = np.arange(0,10)
ax.set_xticks(xticks + 0.5)
ax.set_xticklabels(map(str, xticks))
# set the yticks and labels
yticks = np.concatenate((
np.arange(0, 5) + 0.5,
np.arange(5, 7.5, 0.5) + 0.25
))
ax.set_yticks(yticks)
ax.set_yticklabels(map(str, xticks))
# show the figure
plt.show()
结果:
评论:
- 我冒昧地以更直观的方式重命名了
/data1
对象2
- 感谢@kazemakase指出需要调整轴刻度
ax.set_-yticks
和ax.set_-yticklebels
为每行像素获得正确的标签。这一点很好!或者像OP在他的问题中所做的那样将数据限制移动0.5。单独移动是不起作用的,因为需要在下半部分跳过每一秒的滴答声。是的,你完全正确。我会在答案中加上这个。