注意
转到末尾以下载完整的示例代码。
图像非均匀#
NonUniformImage
是一个通用图像,其像素位于矩形网格上,即它允许行和列具有独立的行高/列宽。
在 Axes
或 pyplot
上没有创建 NonUniformImage 的高级绘图方法。相反,您必须显式实例化图像,并使用 Axes.add_image
将其添加到 Axes。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from matplotlib import cm
from matplotlib.image import NonUniformImage
interp = 'nearest'
# Linear x array for cell centers:
x = np.linspace(-4, 4, 9)
# Highly nonlinear x array:
x2 = x**3
y = np.linspace(-4, 4, 9)
z = np.sqrt(x[np.newaxis, :]**2 + y[:, np.newaxis]**2)
fig, axs = plt.subplots(nrows=2, ncols=2, layout='constrained')
fig.suptitle('NonUniformImage class', fontsize='large')
ax = axs[0, 0]
im = NonUniformImage(ax, interpolation=interp, extent=(-4, 4, -4, 4),
cmap=cm.Purples)
im.set_data(x, y, z)
ax.add_image(im)
ax.set_xlim(-4, 4)
ax.set_ylim(-4, 4)
ax.set_title(interp)
ax = axs[0, 1]
im = NonUniformImage(ax, interpolation=interp, extent=(-64, 64, -4, 4),
cmap=cm.Purples)
im.set_data(x2, y, z)
ax.add_image(im)
ax.set_xlim(-64, 64)
ax.set_ylim(-4, 4)
ax.set_title(interp)
interp = 'bilinear'
ax = axs[1, 0]
im = NonUniformImage(ax, interpolation=interp, extent=(-4, 4, -4, 4),
cmap=cm.Purples)
im.set_data(x, y, z)
ax.add_image(im)
ax.set_xlim(-4, 4)
ax.set_ylim(-4, 4)
ax.set_title(interp)
ax = axs[1, 1]
im = NonUniformImage(ax, interpolation=interp, extent=(-64, 64, -4, 4),
cmap=cm.Purples)
im.set_data(x2, y, z)
ax.add_image(im)
ax.set_xlim(-64, 64)
ax.set_ylim(-4, 4)
ax.set_title(interp)
plt.show()
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