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脚本之家。
