matplotlib从起点出发(14)_Tutorial_imshow_origin

0 总述

imshow()允许你将图像（将进行颜色映射——基于norm和cmap——的2D数组或将按原样使用的3D RGB(A)的数组）渲染到数据空间中的矩形区域。最终渲染中图像的方向由原点和范围关键字参数（以及生成的AxesImage实例上的属性）和Axes的数据限制控制。

extent关键字参数控制数据坐标中的边界框，图像将填充该边界框在数据坐标中指定为（左、右、上、下），origin关键字参数控制图像填充该边界框的方式，最终渲染图像中的方向也受Axes限制的影响。

提示
下面的大部分代码用于向绘图添加标签和信息文本，所描述的原点和范围的影响可以在图中看到，而无需遵循所有的代码细节。
为了快速理解，你可能希望跳过下面的代码详细信息，直接继续讨论结果。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as npfrom matplotlib.gridspec import GridSpecdef index_to_coordinate(index, extent, origin):"""Return the pixel center of an index."""left, right, bottom, top = extenthshift = 0.5 * np.sign(right - left)left, right = left + hshift, right - hshiftvshift = 0.5 * np.sign(top - bottom)bottom, top = bottom + vshift, top - vshiftif origin == 'upper':bottom, top = top, bottomreturn {"[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 = extentx, 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, haligndef 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 = Falseelse:port_string, starboard_string = 'right', 'left'inverted_xindex = Truebbox_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(f'origin: {origin}')# index labelsfor 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 + yfor 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 = extenttext = (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

1 默认范围

首先，让我们看一下默认范围 default extent = None

generate_imshow_demo_grid(extents=[None])

在这里插入图片描述

通常，对于形状(M, N)的数组，第一个索引沿垂直方向运行，第二个索引沿水平方向运行。像素中心位于整数位置，水平范围为0到N'= N - 1，垂直范围为0到M'= M - 1。origin确定如何在边界框中填充边框。

对于origin = 'lower':

[0, 0]对应的是（左，下）
[M', 0]对应的是（左，上）
[0, N']对应的是（右，下）
[M', N']对应的是（右，上）

对于origin = 'upper' 将会反转垂直轴的方向和填充：

[0, 0]对应的是（左，上）
[M', 0]对应的是（左，下）
[0, N']对应的是（右，上）
[M', N']对应的是（右，下）

总之，[0, 0]的位置和范围受到origin的影响：

origin	`[0, 0]`位置	范围
upper	上左	`(-0.5, numcols-0.5, numrows-0.5, -0.5)`
lower	下左	`(-0.5, numcols-0.5, -.05, numrows-0.5)`

origin的默认值由rcParams["image.origin"]（默认值为’upper’）设置，默认为’upper’以匹配数学和计算机图像索引约定中的矩阵索引约定。

2 显式范围

通过设置范围，我们定义图像区域的坐标。对基础图像数据进行插值/重采样以填充该区域。

如果Axes设置为自动缩放，则Axes的视图限制将设置为范围匹配，从而确保（left, bottom)设置的坐标位于Axes的左下角。但是，这可能会反转轴，因此它们不会在“自然”方向上增加：

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])