使用颜色映射填充子图：Matplotlib的LogNorm在Python 3中无法正常工作

我来帮你搞定这个问题！你遇到的情况是因为Python3版本的Matplotlib中，imshow的坐标映射逻辑和Python2.7有细微调整，再加上它本身更适合像素网格类的图像显示，和对数坐标轴的适配性不如专门的网格绘图函数。下面给你两种解决方案：

方案一：改用pcolormesh（推荐） #

pcolormesh是为非均匀坐标（比如对数刻度）设计的填充绘图函数，能完美匹配你的需求。修改后的代码如下：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.colors import LogNorm

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)

# 创建对数间距值
x = np.logspace(-8,-3,6)
yarr = np.vstack((x,))
print(yarr)
ax.plot(yarr, [1e1]*len(yarr), 'w.-')

# 定义坐标边界：x方向比数据多一个点，y方向对应你设置的extent范围
x_edges = np.logspace(-8, -3, 7)
y_edges = np.array([1, 1e4])

# 绘制填充区域并添加颜色条
mesh = ax.pcolormesh(x_edges, y_edges, yarr, norm=LogNorm(vmin=1e-8, vmax=1e-3))
fig.colorbar(mesh, ax=ax)

ax.set_xscale("log")
ax.set_yscale("log")
plt.show()

为什么这个方案更好？ #

imshow默认把数据当成像素矩阵，每个元素对应一个固定大小的像素块，当坐标轴是对数刻度时，这种线性的像素映射会导致显示错位。而pcolormesh完全基于你提供的坐标边界来生成网格，和对数坐标轴的缩放逻辑完全匹配，结果更符合预期。

方案二：调整imshow的参数（如果坚持用imshow） #

如果你一定要保留imshow，可以通过调整origin和aspect参数让它适配对数坐标轴：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.colors import LogNorm

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)

x = np.logspace(-8,-3,6)
yarr = np.vstack((x,))
print(yarr)
ax.plot(yarr, [1e1]*len(yarr), 'w.-')

# 添加origin='lower'匹配y轴从小到大的对数刻度，aspect='auto'避免强制正方形像素
ax.imshow(yarr, extent=(1e-8, 1e-3, 1, 1e4), norm=LogNorm(vmin=1e-8, vmax=1e-3),
          origin='lower', aspect='auto')
# 可选：添加颜色条
fig.colorbar(ax.images[0], ax=ax)

ax.set_xscale("log")
ax.set_yscale("log")
plt.show()

参数说明： #

• origin='lower'：Python3中imshow默认origin='upper'，也就是数据的第一行对应图像顶部，但你的y轴是从1（小）到1e4（大），设置成lower能让数据和y轴方向对齐。
• aspect='auto'：取消imshow默认的正方形像素限制，让填充区域自适应坐标轴的对数缩放比例。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user9487487