如何让Python matplotlib的pcolor图表与底图尺寸自动匹配适配

出现错位的核心原因是imshow和pcolor的默认坐标轴范围、y轴方向不一致，通过手动统一两者的绘制范围即可实现完全对齐，以下是可直接运行的实现代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 读入图片
im = plt.imread('salad.png')
# 获取图片尺寸：im.shape返回(高度, 宽度, 通道数)
img_h, img_w = im.shape[:2]
# 示例pcolor数据 6行10列，对应将底图划分为6行*10列的热图网格
values = np.random.rand(6, 10)

# 创建画布和轴对象
fig,ax = plt.subplots()
# 展示底图，指定origin='lower'保证y轴方向和pcolor默认一致
implot = ax.imshow(im, extent=[0, img_w, 0, img_h], origin='lower')
# 叠加pcolor，手动指定extent和底图完全一致
p = ax.pcolor(np.linspace(0, img_w, values.shape[1]+1), 
              np.linspace(0, img_h, values.shape[0]+1),
              values, 
              alpha = 0.5, 
              cmap='viridis')  
# 添加色标
fig.colorbar(p, ax=ax)
plt.show()

关键参数说明 #

• extent：控制绘图元素在坐标轴上的覆盖范围，格式为[x最小值, x最大值, y最小值, y最大值]，两者设置为相同值即可保证覆盖范围完全一致
• origin='lower'：修正imshow默认y轴从上到下递增的逻辑，和pcolor的y轴方向匹配，避免热图上下翻转

反向适配方案（底图适配pcolor尺寸） #

如果需要固定pcolor的默认坐标范围，只需将imshow的extent设置为pcolor的默认范围即可，示例如下：

fig,ax = plt.subplots()
# 底图extent匹配pcolor的默认范围：x到列数，y到行数
implot = ax.imshow(im, extent=[0, values.shape[1], 0, values.shape[0]], origin='lower')
p = ax.pcolor(values, alpha = 0.5, cmap='viridis')
fig.colorbar(p, ax=ax)
plt.show()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者sdom