我试图使用 numpy.meshgrid 和 pylab.imshow(); 起初使用我在stackoverflow上找到的一些技巧，这非常有效（谢谢！：D）
f = scipy.linspace(1e5,1e6,100)
A = scipy.linspace(1e3,1e5,100)
ff,AA = numpy.meshgrid(f,A)
SLP = calc_SLP2D(ff,AA)
maxAmps = maxA(f)
print maxAmps
brezovich = calc_SLP2D(f,maxAmps)
print brezovich
pylab.imshow(SLP,origin='lower')
pylab.plot(f,maxA(f))
pylab.colorbar()
pylab.xlabel('Frequency [kHz]',{'fontsize':20})
pylab.ylabel('Field Amplitude [A/m]',{'fontsize':20})
pylab.title('Brezovich Criterion',{'fontsize':20})
pylab.grid()
pylab.show()
轴不正确的轮廓图像 http://web.mit.edu/scottnla/Public/SLP_contour.pdf
但是，您会注意到轴是按两个输入矩阵的大小而不是实际值编号的。横坐标应该从 100,000 到 1,000,000，纵坐标从 1000 到 5000。我在 stackoverflow 上读到，解决方案是使用“extent”选项，如下所示：
pylab.imshow(SLP,origin='lower',extent=(ff.min(),ff.max(),AA.min(),AA.max()))
这确实修复了轴，但缩放图像是一种非常奇怪的方式：
具有正确轴但图形不正确的等高线图 http://web.mit.edu/scottnla/Public/SLP_contour2.pdf
而且我不确定是什么原因造成的。
关于如何在不使图像看起来如此奇怪的情况下重新缩放轴的任何想法？
谢谢！！
内森·拉肯迈尔