问题出现的原因是希望调整matplotlib中imshow的网格线和刻度的位置。解决方法是通过设置坐标轴的刻度和标签，将主要刻度位置设置为每个方格的中心，并将次要刻度设置为每个方格的边缘，并且不显示标签。然后，显示网格线时只显示在次要刻度上。以下是解决方法的代码示例：

ax = plt.gca()
ax.set_xticks(np.arange(-.5, 10, 1))
ax.set_yticks(np.arange(-.5, 10, 1))
ax.set_xticklabels(np.arange(1, 12, 1))
ax.set_yticklabels(np.arange(1, 12, 1))

通过上述代码，可以将x轴和y轴的刻度设置为每个方格的中心，并将刻度标签设置为对应的数值。然后，可以使用以下代码将网格线显示在次要刻度上：

ax.grid(which='minor', color='gray', linestyle='-', linewidth=0.5)

通过设置`which='minor'`，可以仅在次要刻度上显示网格线。这样就可以实现将网格线显示在次要刻度上，同时保持标签位于像素的中心的效果。

如果有其他解决该问题的代码或方法，也可以作为新答案进行发布。

问题的出现原因是使用plt.imshow函数时，网格线和刻度的调整比较麻烦。解决方法是使用plt.pcolormesh函数代替plt.imshow，并设置参数edgecolors='k'和linewidth=2来调整网格线的颜色和宽度。然后通过plt.gca()获取当前的坐标系对象ax，并使用ax.set_aspect('equal')来调整网格的纵横比。最后，如果需要将图像通过Y轴翻转回来，可以使用ax.invert_yaxis()函数。使用plt.pcolormesh函数可以更方便地调整网格线和刻度，而不需要手动处理。

调整matplotlib imshow中的网格线和刻度的问题是由于默认设置下，imshow函数在显示图像时没有显示网格线和刻度导致的。解决方法是通过代码来手动调整网格线和刻度的显示。

解决方法如下所示：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
plt.figure()
im = plt.imshow(np.reshape(np.random.rand(100), newshape=(10,10)),
                interpolation='none', vmin=0, vmax=1, aspect='equal')
ax = plt.gca()
# 设置主要刻度
ax.set_xticks(np.arange(0, 10, 1))
ax.set_yticks(np.arange(0, 10, 1))
# 设置主要刻度标签
ax.set_xticklabels(np.arange(1, 11, 1))
ax.set_yticklabels(np.arange(1, 11, 1))
# 设置次要刻度
ax.set_xticks(np.arange(-.5, 10, 1), minor=True)
ax.set_yticks(np.arange(-.5, 10, 1), minor=True)
# 基于次要刻度设置网格线
ax.grid(which='minor', color='w', linestyle='-', linewidth=2)
# 移除次要刻度
ax.tick_params(which='minor', bottom=False, left=False)
plt.show()

运行以上代码后，将会显示一个带有网格线和刻度的图像。