图中图
准备数据
- import matplotlib.pyplot as plt
- fig = plt.figure()
- x = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
- y = [1, 3, 4, 2, 5, 8, 6]
- 大图
首先确定大图左下角的位置以及宽高:
注意,4个值都是占整个figure坐标系的百分比。在这里,假设figure的大小是10x10,那么大图就被包含在由(1, 1)开始,宽8,高8的坐标系内。
- # below are all percentage
- left, bottom, width, height = 0.1, 0.1, 0.8, 0.8
- ax1 = fig.add_axes([left, bottom, width, height]) # main axes
- ax1.plot(x, y, 'r')
- ax1.set_xlabel('x')
- ax1.set_ylabel('y')
- ax1.set_title('title')
将大图坐标系添加到figure中,颜色为r(red),取名为title:
- 小图
接着,我们来绘制左上角的小图,步骤和绘制大图一样,注意坐标系位置和大小的改变
- ax2 = fig.add_axes([0.2, 0.6, 0.25, 0.25]) # inside axes
- ax2.plot(y, x, 'b')
- ax2.set_xlabel('x')
- ax2.set_ylabel('y')
- ax2.set_title('title inside 1')
最后,我们来绘制一个右下角的小图。这里我们采用一种更简单方法,即直接往plt里添加新的坐标系
- # different method to add axes
- ####################################
- plt.axes([0.6, 0.2, 0.25, 0.25])
- plt.plot(y[::-1], x, 'g')
- plt.xlabel('x')
- plt.ylabel('y')
- plt.title('title inside 2')
注意对y进行了逆序处理
次坐标轴
有时候我们会用到次坐标轴,即在同个图上有第2个y轴存在。同样可以用matplotlib做到
第一个Y 坐标
- import matplotlib.pyplot as plt
- import numpy as np
- x = np.arange(0, 10, 0.1)
- y1 = 0.05 * x**2
- y2 = -1 *y1
- fig, ax1 = plt.subplots()
第二个坐标轴
对ax1调用twinx()方法,生成如同镜面效果后的ax2
接着进行绘图, 将 y1, y2 分别画在 ax1, ax2 上:
- ax2 = ax1.twinx() # mirror the ax1
- ax1.plot(x, y1, 'g-')
- ax2.plot(x, y2, 'b-')
- ax1.set_xlabel('X data')
- ax1.set_ylabel('Y1 data', color='g')
- ax2.set_ylabel('Y2 data', color='b')
- plt.show()
同理:改变y2生成图像
以上这篇Python利用matplotlib做图中图及次坐标轴的实例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们。
原文链接:https://blog.csdn.net/changzoe/article/details/78851329