4.0 4.0 0.313660827978 4.0 5.0 0.365348418405 4.0 6.0 0.423733120134 5.0 4.0 0.365348418405 5.0 5.0 0.439599930621 5.0 6.0 0.525083754405 6.0 4.0 0.423733120134 6.0 5.0 0.525083754405 6.0 6.0 0.651536351379
我使用以下代码:
x,y,z = np.loadtxt('output_overlap.dat').T #Transposed for easIEr unpackingnrows,ncols = final_step_j-1,final_step_k-1grID = z.reshape((nrows,ncols))plt.imshow(grID,extent=(x.min(),x.max(),y.max(),y.min()),interpolation='nearest',cmap='binary')fig1 = plt.gcf()plt.colorbar()plt.xlabel('m1')plt.ylabel('m2')plt.draw()fig1.savefig('test.pdf',dpi=100)close('all')
这给了我以下情节:
https://dl.dropboxusercontent.com/u/31460244/test.png
哪个是对的.现在,我的问题是:如何更改在Y轴上显示数据的顺序?我想在原点得到点(4,4).
我试过改变
plt.imshow(grID,y.min())
至:
plt.imshow(grID,y.min(),y.max())
它确实会更改网格中的数字,但不会更改实际数据.这不是解决方案.有人可以帮我吗?
解决方法 范围只是将这些角坐标分配给数据,它无论如何都不会改变基础数据的顺序.imshow有一个origin关键字,请参阅:
a = np.array([0.313660827978,0.365348418405,0.423733120134,0.439599930621,0.525083754405,0.651536351379]).reshape(3,3)extent = [4,6,4,6]fig,axs = plt.subplots(1,2)axs[0].imshow(a,extent=extent,interpolation='none')axs[1].imshow(a,origin='lower',interpolation='none')
您还可以考虑使用np.flipud和np.fliplr来镜像数组的轴.但我个人更喜欢用imshow设置原点,如果这足够的话.
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