Я пытался построить некоторые данные с разбросом. Мой код

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl
import numpy as np
from scipy.interpolate import griddata
data = np.loadtxt('file1.txt')
x = data[:,0]
y = data[:,1]
z = data[:,2]
plt.scatter(x, y, c=z, s=100, cmap=mpl.cm.spectral)
cbar=plt.colorbar()
s=18
plt.ylabel(r"$a_v$", size=s)
plt.xlabel(r"$a_{\rm min}$", size=s)
plt.xlim([x.min(),x.max()])
plt.ylim([y.min(),y.max()])
plt.show()

Результат

Теперь у меня появилась идея попробовать imshow с некоторыми данными, так что я нене нравятся круги разброса. Я попробовал это

from matplotlib.mlab import griddata
import matplotlib.pyplot as plt
data = np.loadtxt('file1.txt')
x = data[:,0]
y = data[:,1]
z = data[:,2]

N = 30j
extent = (min(x), max(x), min(y), max(y))

xs,ys = np.mgrid[extent[0]:extent[1]:N, extent[2]:extent[3]:N]

resampled = griddata(x, y, z, xs, ys)

plt.imshow(resampled.T, extent=extent)
s=18
plt.ylabel(r"$a_v$", size=s)
plt.xlabel(r"$a_{\rm min}$", size=s)
plt.xlim([x.min(),x.max()])
plt.ylim([y.min(),y.max()])
cbar=plt.colorbar()
plt.show()

С этим результатом:

Моя проблема очевидна, почемуimshow() инвертировать данные? Что именно здесь происходит?

PS: вотданныена случай, если кто-то захочет поиграть с ними