Matplotlib 自定义 AxesImage 的刻度线

在本文中，我们将介绍如何在 Matplotlib 中自定义 AxesImage 的刻度线。AxesImage 是 Matplotlib 中的一个类，它是用于显示图像的类。刻度线是用于标示图像上各个坐标点位置的标记。Matplotlib 默认使用自动计算的刻度线，但有时候我们需要自定义刻度线以更好地展示图像。

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使用 Matplotlib 中的 Locator 类

Matplotlib 的 Locator 类可以用于自定义刻度线。Locator 类封装了自定义刻度线的方法，我们可以使用它来自定义刻度线。

下面是一个使用 Matplotlib Locator 类来自定义刻度线的示例：

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.ticker import FormatStrFormatter

fig, ax = plt.subplots()
im = ax.imshow([[1, 2], [3, 4]])

# 设置刻度线为整数
ax.xaxis.set_major_locator(plt.MultipleLocator(1))
ax.yaxis.set_major_locator(plt.MultipleLocator(1))

# 设置刻度线的格式
ax.xaxis.set_major_formatter(FormatStrFormatter('%d'))
ax.yaxis.set_major_formatter(FormatStrFormatter('%d'))

上面的示例中，我们使用 Matplotlib 的 subplot 和 imshow 来绘制图像。然后，我们使用 xaxis 和 yaxis 来获取 x 轴和 y 轴的 Locator 类，并调用 set_major_locator 方法来设置刻度线。在这个示例中，我们设置了刻度线为整数。最后，我们使用 set_major_formatter 方法来设置刻度线的格式。

使用自定义函数来设置刻度线

除了使用 Locator 类来自定义刻度线外，还可以使用自定义函数来设置刻度线。自定义函数可以用于实现特定的刻度线样式。

下面是一个使用自定义函数来设置刻度线的示例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def my_ticks(min_val, max_val):
    ticks = np.arange(min_val, max_val, 0.5)
    return ticks

fig, ax = plt.subplots()
im = ax.imshow([[1, 2], [3, 4]])

# 使用自定义函数设置刻度线
ax.xaxis.set_major_locator(plt.FixedLocator(my_ticks(0, 2)))
ax.yaxis.set_major_locator(plt.FixedLocator(my_ticks(0, 2)))

plt.show()

在上面的示例中，我们定义了一个名为 my_ticks 的函数，它接受最小值和最大值作为参数，并返回一个 numpy 数组，该数组包含了刻度线的位置。然后，我们使用 xaxis 和 yaxis 获取 x 轴和 y 轴的 Locator 类，并使用 FixedLocator 来设置刻度线，通过自定义函数 my_ticks，我们设置了刻度线的位置。