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Python利用matplotlib做图中图及次坐标轴的实例

2021-08-04 07:20changzoe Python

今天小编就为大家分享一篇Python利用matplotlib做图中图及次坐标轴的实例,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

图中图

准备数据

  1. import matplotlib.pyplot as plt
  2.  
  3. fig = plt.figure()
  4. x = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
  5. 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。

  1. # below are all percentage
  2. left, bottom, width, height = 0.1, 0.1, 0.8, 0.8
  3. ax1 = fig.add_axes([left, bottom, width, height]) # main axes
  4. ax1.plot(x, y, 'r')
  5. ax1.set_xlabel('x')
  6. ax1.set_ylabel('y')
  7. ax1.set_title('title')

将大图坐标系添加到figure中,颜色为r(red),取名为title:

Python利用matplotlib做图中图及次坐标轴的实例

- 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

  1. ax2 = fig.add_axes([0.2, 0.6, 0.25, 0.25]) # inside axes
  2. ax2.plot(y, x, 'b')
  3. ax2.set_xlabel('x')
  4. ax2.set_ylabel('y')
  5. ax2.set_title('title inside 1')

Python利用matplotlib做图中图及次坐标轴的实例

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

  1. # different method to add axes
  2. ####################################
  3. plt.axes([0.6, 0.2, 0.25, 0.25])
  4. plt.plot(y[::-1], x, 'g')
  5. plt.xlabel('x')
  6. plt.ylabel('y')
  7. plt.title('title inside 2')

注意对y进行了逆序处理

Python利用matplotlib做图中图及次坐标轴的实例

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

  1. import matplotlib.pyplot as plt
  2. import numpy as np
  3.  
  4. x = np.arange(0, 10, 0.1)
  5. y1 = 0.05 * x**2
  6. y2 = -1 *y1
  7.  
  8. 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:

  1. ax2 = ax1.twinx() # mirror the ax1
  2. ax1.plot(x, y1, 'g-')
  3. ax2.plot(x, y2, 'b-')
  4.  
  5. ax1.set_xlabel('X data')
  6. ax1.set_ylabel('Y1 data', color='g')
  7. ax2.set_ylabel('Y2 data', color='b')
  8.  
  9. plt.show()

Python利用matplotlib做图中图及次坐标轴的实例

同理:改变y2生成图像

Python利用matplotlib做图中图及次坐标轴的实例

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

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