imshow的原点（origin）和面片（extent）参数
imshow()能将2D数组（基于norm和cmap的颜色映射）或3D RGB(a)数组（按原样使用），在数据空间中，渲染为矩形区域图像。最终渲染图像的取向由原点和面片关键字参数（和生成的AxesImage实例上的属性）以及图表域（axes）的数据范围来控制。
面片关键字参数控制数据坐标中的边界框，图像将填充在里面，它们在数据坐标系中指定的边界框，具体是left（左）, right（右）, bottom（下）, top（上）参数；原点关键字参数控制图像如何填充该边界框；另外，最终渲染图像中的方向也受图表域范围（axes limits）的影响。
提示
下面的大部分代码用于将标签和信息文本添加到绘图中。所描述的原点和面片参数的影响可以在图形中看到，而无需查看所有代码细节。
为了快速理解，可以跳过下面代码的详细信息，直接进入下一节进行结果讨论。
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ipython%matplotlib tkimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom matplotlib.gridspec import GridSpec
def index_to_coordinate(index, extent, origin): """Return the pixel center of an index.""" left, right, bottom, top = extent
hshift = 0.5 * np.sign(right - left) left, right = left + hshift, right - hshift vshift = 0.5 * np.sign(top - bottom) bottom, top = bottom + vshift, top - vshift
if origin == 'upper': bottom, top = top, bottom
return { "[0, 0]": (left, bottom), "[M', 0]": (left, top), "[0, N']": (right, bottom), "[M', N']": (right, top), }[index]
def get_index_label_pos(index, extent, origin, inverted_xindex): """ Return the desired position and horizontal alignment of an index label. """ if extent is None: extent = lookup_extent(origin) left, right, bottom, top = extent x, y = index_to_coordinate(index, extent, origin)
is_x0 = index[-2:] == "0]" halign = 'left' if is_x0 ^ inverted_xindex else 'right' hshift = 0.5 * np.sign(left - right) x += hshift * (1 if is_x0 else -1) return x, y, halign
def get_color(index, data, cmap): """Return the data color of an index.""" val = { "[0, 0]": data[0, 0], "[0, N']": data[0, -1], "[M', 0]": data[-1, 0], "[M', N']": data[-1, -1], }[index] return cmap(val / data.max())
def lookup_extent(origin): """Return extent for label positioning when not given explicitly.""" if origin == 'lower': return (-0.5, 6.5, -0.5, 5.5) else: return (-0.5, 6.5, 5.5, -0.5)
def set_extent_None_text(ax): ax.text(3, 2.5, 'equals\nextent=None', size='large', ha='center', va='center', color='w')
def plot_imshow_with_labels(ax, data, extent, origin, xlim, ylim): """Actually run ``imshow()`` and add extent and index labels.""" im = ax.imshow(data, origin=origin, extent=extent)
# extent labels (left, right, bottom, top) left, right, bottom, top = im.get_extent() if xlim is None or top > bottom: upper_string, lower_string = 'top', 'bottom' else: upper_string, lower_string = 'bottom', 'top' if ylim is None or left < right: port_string, starboard_string = 'left', 'right' inverted_xindex = False else: port_string, starboard_string = 'right', 'left' inverted_xindex = True bbox_kwargs = {'fc': 'w', 'alpha': .75, 'boxstyle': "round4"} ann_kwargs = {'xycoords': 'axes fraction', 'textcoords': 'offset points', 'bbox': bbox_kwargs} ax.annotate(upper_string, xy=(.5, 1), xytext=(0, -1), ha='center', va='top', **ann_kwargs) ax.annotate(lower_string, xy=(.5, 0), xytext=(0, 1), ha='center', va='bottom', **ann_kwargs) ax.annotate(port_string, xy=(0, .5), xytext=(1, 0), ha='left', va='center', rotation=90, **ann_kwargs) ax.annotate(starboard_string, xy=(1, .5), xytext=(-1, 0), ha='right', va='center', rotation=-90, **ann_kwargs) ax.set_title('origin: {origin}'.format(origin=origin))
# index labels for index in ["[0, 0]", "[0, N']", "[M', 0]", "[M', N']"]: tx, ty, halign = get_index_label_pos(index, extent, origin, inverted_xindex) facecolor = get_color(index, data, im.get_cmap()) ax.text(tx, ty, index, color='white', ha=halign, va='center', bbox={'boxstyle': 'square', 'facecolor': facecolor}) if xlim: ax.set_xlim(*xlim) if ylim: ax.set_ylim(*ylim)
def generate_imshow_demo_grid(extents, xlim=None, ylim=None): N = len(extents) fig = plt.figure(tight_layout=True) fig.set_size_inches(6, N * (11.25) / 5) gs = GridSpec(N, 5, figure=fig)
columns = {'label': [fig.add_subplot(gs[j, 0]) for j in range(N)], 'upper': [fig.add_subplot(gs[j, 1:3]) for j in range(N)], 'lower': [fig.add_subplot(gs[j, 3:5]) for j in range(N)]} x, y = np.ogrid[0:6, 0:7] data = x + y
for origin in ['upper', 'lower']: for ax, extent in zip(columns[origin], extents): plot_imshow_with_labels(ax, data, extent, origin, xlim, ylim)
columns['label'][0].set_title('extent=') for ax, extent in zip(columns['label'], extents): if extent is None: text = 'None' else: left, right, bottom, top = extent text = (f'left: {left:0.1f}\nright: {right:0.1f}\n' f'bottom: {bottom:0.1f}\ntop: {top:0.1f}\n') ax.text(1., .5, text, transform=ax.transAxes, ha='right', va='center') ax.axis('off') return columns
默认面片参数
首先，我们看看默认面片参数，即extent=None。
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generate_imshow_demo_grid(extents=[None])
通常，对于形状(M,N)的阵列，第一索引沿着垂直方向变化，第二索引沿着水平方向变化。像素中心在水平方向0到N’=N-1的整数位置，垂直方向0到M’=M-1的整数位置上。原点确定数据在边界框中的填充方式。
对于origin='lower'：
· [0, 0] 在 (left, bottom)· [M', 0] 在 (left, top)· [0, N'] 在 (right, bottom)· [M', N'] 在 (right, top)
对于origin='upper' 反转垂直方向进行填充：
· [0, 0] 在 (left, top)· [M', 0] 在 (left, bottom)· [0, N'] 在 (right, top)· [M', N'] 在 (right, bottom)
总之，[0，0]索引的位置和面片一样都受到原点参数的影响：
原点参数 | [0, 0] 位置 | 面片参数 |
upper | top left （左上角） | (-0.5, numcols-0.5, numrows-0.5, -0.5) |
lower | bottom left （左下角） | (-0.5, numcols-0.5, -0.5, numrows-0.5) |
原点参数的默认值由rcParams["image.origin"]（默认值：'upper'）设置，默认值'upper'以匹配数学和计算机图形图像索引约定中的矩阵索引约定。
显式面片参数
通过设置面片参数，我们定义了图像区域的坐标。对基础图像数据进行插值/重新采样以填充该区域。
如果将图表域（axes）设置为自动缩放，则图表域的视图限制设置为与面片参数匹配，以确保由 (left, bottom) （左，下）设置的坐标位于图表域（axes）的左下角！不过，这可能会使轴反转，从而使它们不会在“自然”方向上增加。
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extents = [(-0.5, 6.5, -0.5, 5.5), (-0.5, 6.5, 5.5, -0.5), (6.5, -0.5, -0.5, 5.5), (6.5, -0.5, 5.5, -0.5)]
columns = generate_imshow_demo_grid(extents)set_extent_None_text(columns['upper'][1])set_extent_None_text(columns['lower'][0])
显式面片参数和图表域范围
如果通过显式设置set_xlim/set_ylim来固定图表域的范围，就会强制限定图表域的大小和方向。这可以将图像的“左右”和“上下”感与屏幕上的方向解耦。
在下面的例子中，我们选择了略大于面片参数的限制（注意图表域内的白色区域）。
虽然我们保持前面示例中的面片参数，但坐标(0,0)现在明确地放在左下角，并且值向上和向右增加（从查看器的角度来看）。我们可以看到：
· 坐标 (left, bottom) ——左，下——锚定图像，然后向右和上填充填充。
· 第一列总是最靠近“左侧”。
· 原点控制第一行是否最接近“顶部”或“底部”。
· 图像可以沿着垂直或水平方向反转。
· 图像的“左右”和“上下”感觉可能与屏幕上的方向分离。
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generate_imshow_demo_grid(extents=[None] + extents, xlim=(-2, 8), ylim=(-1, 6))
imshow()：https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.axes.Axes.imshow.html#matplotlib.axes.Axes.imshowAxesImage：https://matplotlib.org/stable/api/image_api.html#matplotlib.image.AxesImagercParams["image.origin"]：https://matplotlib.org/stable/tutorials/introductory/customizing.html?highlight=image.origin#matplotlibrc-sampleset_xlim：https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.axes.Axes.set_xlim.html#matplotlib.axes.Axes.set_xlimset_ylim：https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.axes.Axes.set_ylim.html#matplotlib.axes.Axes.set_ylim