在matplotlib imshow函数中更改像素形状

Question

我想从matplotlib中的纸张重现图形，如下所示。基本上，每个小区中有一个百分比，和百分比越高，颜色越深单元格的背景：

下面的代码产生类似的东西，但是每个小区是一个正方形像素和我会就像上面的图片一样，它们是平坦的矩形而不是正方形。我如何用matplotlib实现这一点？

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
import itertools 

table = np.random.uniform(low=0.0, high=1.0, size=(10,5)) 

class_names = ['airplane', 'automobile', 'bird', 'cat', 'deer', 'dog', 'frog', 'horse', 'ship', 'truck'] 

plt.figure() 
plt.imshow(table, interpolation='nearest', cmap=plt.cm.Greys, vmin=0, vmax=1) 
plt.yticks(np.arange(10), class_names) 

for i,j in itertools.product(range(table.shape[0]), range(table.shape[1])): 
    plt.text(j, i, format(table[i,j], '.2f'), 
      horizontalalignment="center", 
      color="white" if table[i,j] > 0.5 else "black") 

plt.show() 

这里就是上面这段代码产生：

我怀疑是改变aspect和extent为imshow可以帮助我在这里。我不完全理解它是如何工作的，但这里是我试过：

plt.imshow(table, interpolation='nearest', cmap=plt.cm.Greys, vmin=0, vmax=1, aspect='equal', extent=[0,14,10,0])

这将产生以下：

我知道我还需要添加的边界细胞，删除刻度标记，并将值更改为百分比而不是小数，我相信我可以自己做到这一点，但如果你想帮助我，那么请随时免费！

Answer 1

在imshow呼叫使用aspect="auto"时，您将获得非方形像素：

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
import itertools 

table = np.random.uniform(low=0.0, high=1.0, size=(10,5)) 

class_names = ['airplane', 'automobile', 'bird', 'cat', 'deer', 'dog', 'frog', 'horse', 'ship', 'truck'] 

plt.figure() 
plt.imshow(table, interpolation='nearest', cmap=plt.cm.Greys, vmin=0, vmax=1, aspect="auto") 
plt.yticks(np.arange(10), class_names) 

for i,j in itertools.product(range(table.shape[0]), range(table.shape[1])): 
    plt.text(j, i, format(table[i,j], '.2f'), 
      ha="center", va="center", 
      color="white" if table[i,j] > 0.5 else "black") 

plt.show() 

Answer 2

经过大量实验后，我想出了程度如何工作以及以后如何影响文本的坐标。我还添加了边框等，并且此代码生成原始样式的相当不错的副本！

import numpy as np 
import matplotlib 
import matplotlib.pyplot as plt 
import itertools 

table = np.random.uniform(low=0.0, high=1.0, size=(10,5)) 

class_names = ['airplane', 'auto', 'bird', 'cat', 'deer', 'dog', 'frog', 'horse', 'ship', 'truck'] 

plt.figure() 

plt.imshow(table, interpolation='nearest', cmap=plt.cm.Greys, vmin=0, vmax=1, aspect='equal', extent=[0,14,10,0]) 
plt.yticks(np.arange(10)+0.5, class_names) 
plt.xticks(np.arange(5)*2.8 + 1.4, ['1', '2', '3', '4', '5']) 
ax = plt.axes() 
ax.yaxis.set_ticks_position('none') 
ax.xaxis.set_ticks_position('none') 

matplotlib.rcParams.update({'font.size': 14}) 

ax = plt.gca() 

# Minor ticks 
ax.set_xticks(np.arange(1, 5) * 2.8, minor=True); 
ax.set_yticks(np.arange(1, 10, 1), minor=True); 

# Gridlines based on minor ticks 
ax.grid(which='minor', color='black', linestyle='-', linewidth=1) 

for i,j in itertools.product(range(table.shape[0]), range(table.shape[1])): 
    plt.text(j*2.8+1.5, i+0.6, format(table[i,j], '.2f'), 
      horizontalalignment="center", 
      color="white" if table[i,j] > 0.5 else "black") 

plt.show() 

感谢DavidG和Spezi94谁与他们的评论帮助！