python - matplotlib imshow - 使用矩阵作为 y 轴值

Question

这是我想做的一个非常简化的版本：

In [44]: data = np.array([[0]*3,[1]*3,[2]*3])

In [45]: data
Out[45]: 
array([[0, 0, 0],
       [1, 1, 1],
       [2, 2, 2]])

In [46]: xaxis = np.array([0,1,2])

In [47]: yaxis = np.array([[0,0.1,0.4],[1.1,1.6,1.9],[2.3,2.6,4]])

In [48]: yaxis
Out[48]: 
array([[ 0. ,  0.1,  0.4],
       [ 1.1,  1.6,  1.9],
       [ 2.3,  2.6,  4. ]])

我想imshow()使用网格中的 y 轴值绘制一个图。（“数据”中的每个数据值都是与其在 y 轴网格中的等效位置相关联的强度值）

Answer 1

我认为y-axis必须扩展，在本例中为 41 像素。然后创建一个维度为 (3, 41) 的新数组data2。这填充了data在位置给定的值，xaxis并yaxis转换到新的 y 轴。data2可以由 绘制imshow。这不是一个非常简单的解决方案。

data = np.array([[0]*3,[1]*3,[2]*3])

xaxis = np.array([0,1,2])

yaxis = np.array([[0,0.1,0.4],[1.1,1.6,1.9],[2.3,2.6,4]])

# expand the y-axis to 4/0.1 = 40 in this case
ydim = int(np.max(yaxis)/np.min(yaxis[where(yaxis!=0.)])) + 1

# create new data array of size (len(xaxis), ydim)
data2 = np.zeros((len(xaxis), ydim))

# fill the new data array according to the values given in data at the positions specified in xaxis and yaxis
for i in xaxis:
    for nr, j in enumerate(yaxis[i]):
        data2[i,int(j*10)] = data[i, nr]
# use interpolation='nearest' to clarify the behaviour and extent x-axis to 40
imshow(data2, extent = (0, ydim-1, ydim-1, 0), interpolation='nearest')
show()