IIUC，您希望使用xticks和yticks的值重新标记刻度（0..10）。了解 tick（位置）和 label（文本）之间的区别很重要。去看医生。
在您的情况下，刻度将保持在相同的位置，而只有标签会改变：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

zmm = np.linspace(0,121,121).reshape(11,11)
plt.imshow(zmm, cmap = 'Blues')

nb_ticks = 6

xticks = np.linspace(6.5, 7.5, nb_ticks)
yticks = np.linspace(.14, .18, nb_ticks)

new_xticks = np.linspace(0, 10, nb_ticks)
new_yticks = np.linspace(0, 10, nb_ticks)

plt.xticks(new_xticks, labels=xticks)
plt.yticks(new_yticks, labels=yticks)

plt.show()

字符串
输出量：

的数据

或者，如果这实际上不是一个图像，您可能需要考虑使用pcolormesh，它接受x和y值，这些值用于确定刻度。imshow使用与数组中的索引对应的刻度（如果不传递x和y点，pcolormesh也会这样做）。为了使代码正常工作，我更改了xticks和yticks中的点数，因为刻度数和行/列数（取决于x或y）需要一一对应。
另外，请注意，pcolormesh不像imshow那样默认为方形图，因此添加了一条线使其成为方形。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

xticks = np.linspace(6.5, 7.5, 11)
yticks = np.linspace(0.14, 0.18, 11)

zmm = np.linspace(0, 121, 121).reshape(11, 11)
plt.pcolormesh(xticks, yticks, zmm, cmap='Blues')
plt.gca().set_box_aspect(1)
plt.show()

字符串
x1c 0d1x的数据
您还将注意到，pcolormesh将原点放置在左下角（像典型的图形一样），而不是imshow将原点放置在左上角。