小编r6d*_*6d9的帖子

我想使用imshow显示图像文件。这是一个1600x1200的灰度图像，我发现matplotlib使用float32来解码这些值。加载图像大约需要2秒钟，我想知道是否有任何方法可以使其更快。关键是我真的不需要高分辨率的图像，我只想标记某些点并将图像绘制为背景。所以，

• 第一个问题：2秒钟对于这样的图像是否有良好的表现，还是我可以加快速度？
• 第二个问题：如果性能良好，如何通过降低分辨率来加快过程。要点：我仍然希望图像最终拉伸到1600x1200像素以上。

我的代码：

import matplotlib
import numpy

plotfig     = matplotlib.pyplot.figure()
plotwindow  = plotfig.add_subplot(111)
plotwindow.axis([0,1600,0,1200])
plotwindow.invert_yaxis() 
img = matplotlib.pyplot.imread("lowres.png")
im  = matplotlib.pyplot.imshow(img,cmap=matplotlib.cm.gray,origin='centre')
plotfig.set_figwidth(200.0)
plotfig.canvas.draw()
matplotlib.pyplot.show()

这就是我要做的。现在，如果保存在lowres.png中的图片的分辨率较低，为1600x1200（即400x300），则该图片应显示在右上角。如何将其缩放到1600x1200像素的整体？如果我运行此程序，最慢的部分来自下面的canvas.draw（）命令。有没有办法加快此命令？

先感谢您！

根据您的建议，我已更新到最新版本的matplotlib

版本1.1.0svn，结帐8988

而且我还使用以下代码：

img = matplotlib.pyplot.imread(pngfile)
img *= 255
img2 = img.astype(numpy.uint8)
im  = self.plotwindow.imshow(img2,cmap=matplotlib.cm.gray, origin='centre')

仍然需要大约2秒钟才能显示图像...还有其他想法吗？

补充一下：我发现了以下功能

zoomed_inset_axes

因此，原则上matplotlib应该能够完成任务。那里也可以以“缩放”方式绘制图片。