这是我对Matplotlib最大的挫折之一.我经常使用栅格数据,例如我想添加色彩图,图例和一些标题.来自matplotlib库的任何简单示例都会导致不同的分辨率,因此重新采样数据.特别是在进行图像分析时,您不需要任何(不需要的)重采样.

这是我通常做的,虽然我很想知道是否有更简单或更好的方法.

让我们开始加载图片并输出它就像它是相同的分辨率：

import matplotlib.pyplot as plt

import urllib2

# load the image

img = plt.imread(urllib2.urlopen('http://upload.wikimedia.org/wikipedia/en/thumb/5/56/Matplotlib_logo.svg/500px-Matplotlib_logo.svg.png'))

# get the dimensions

ypixels, xpixels, bands = img.shape

# get the size in inches

dpi = 72.

xinch = xpixels / dpi

yinch = ypixels / dpi

# plot and save in the same size as the original

fig = plt.figure(figsize=(xinch,yinch))

ax = plt.axes([0., 0., 1., 1.], frameon=False, xticks=[],yticks=[])

ax.imshow(img, interpolation='none')

plt.savefig('D:\\mpl_logo.png', dpi=dpi, transparent=True)

请注意,我手动定义轴位置,以便跨越整个图形.

以类似的方式,您可以在图像周围添加一些边距,以允许标签或颜色等.

此示例在图像上方增加了20％的边距,然后用于绘制标题：

fig = plt.figure(figsize=(xinch,yinch/.8))

ax = plt.axes([0., 0., 1., .8], frameon=False, xticks=[],yticks=[])

ax.imshow(img, interpolation='none')

ax.set_title('Matplotlib is fun!', size=16, weight='bold')

plt.savefig('D:\\mpl_logo_with_title.png', dpi=dpi)

因此,图形y尺寸(高度)增加,轴的y尺寸平均减小.这给出了较大的(整体)输出图像,但是轴面积仍然是相同的尺寸.

这可能是很好的,有一个图或轴属性.set_scale()来强制真正的1对x输出.