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Einbettung kleiner Parzellen in Teilparzellen in matplotlib

Wenn Sie einen kleinen Plot in einen größeren einfügen möchten, können Sie Achsen verwenden, wie hier .

Das Problem ist, dass ich nicht weiß, wie ich dasselbe in einer Nebenhandlung machen soll.

Ich habe mehrere Untergrundstücke und möchte in jedem Untergrundstück ein kleines Grundstück zeichnen. Der Beispielcode würde ungefähr so ​​aussehen:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

fig = plt.figure()

for i in range(4):
    ax = fig.add_subplot(2,2,i)
    ax.plot(np.arange(11),np.arange(11),'b')

    #b = ax.axes([0.7,0.7,0.2,0.2]) 
    #it gives an error, AxesSubplot is not callable

    #b = plt.axes([0.7,0.7,0.2,0.2])
    #plt.plot(np.arange(3),np.arange(3)+11,'g')
    #it plots the small plot in the selected position of the whole figure, not inside the subplot

Irgendwelche Ideen?

Danke im Voraus!

matplotlibplotembeddingaxessubplot
43
Argitzen

Ich habe eine Funktion geschrieben, die plt.axes sehr ähnlich ist. Sie können es zum Plotten Ihrer Untergrundstücke verwenden. Es gibt ein Beispiel ...

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

def add_subplot_axes(ax,rect,axisbg='w'):
    fig = plt.gcf()
    box = ax.get_position()
    width = box.width
    height = box.height
    inax_position  = ax.transAxes.transform(rect[0:2])
    transFigure = fig.transFigure.inverted()
    infig_position = transFigure.transform(inax_position)    
    x = infig_position[0]
    y = infig_position[1]
    width *= rect[2]
    height *= rect[3]  # <= Typo was here
    subax = fig.add_axes([x,y,width,height],axisbg=axisbg)
    x_labelsize = subax.get_xticklabels()[0].get_size()
    y_labelsize = subax.get_yticklabels()[0].get_size()
    x_labelsize *= rect[2]**0.5
    y_labelsize *= rect[3]**0.5
    subax.xaxis.set_tick_params(labelsize=x_labelsize)
    subax.yaxis.set_tick_params(labelsize=y_labelsize)
    return subax

def example1():
    fig = plt.figure(figsize=(10,10))
    ax = fig.add_subplot(111)
    rect = [0.2,0.2,0.7,0.7]
    ax1 = add_subplot_axes(ax,rect)
    ax2 = add_subplot_axes(ax1,rect)
    ax3 = add_subplot_axes(ax2,rect)
    plt.show()

def example2():
    fig = plt.figure(figsize=(10,10))
    axes = []
    subpos = [0.2,0.6,0.3,0.3]
    x = np.linspace(-np.pi,np.pi)
    for i in range(4):
        axes.append(fig.add_subplot(2,2,i))
    for axis in axes:
        axis.set_xlim(-np.pi,np.pi)
        axis.set_ylim(-1,3)
        axis.plot(x,np.sin(x))
        subax1 = add_subplot_axes(axis,subpos)
        subax2 = add_subplot_axes(subax1,subpos)
        subax1.plot(x,np.sin(x))
        subax2.plot(x,np.sin(x))
if __== '__main__':
    example2()
    plt.show()

enter image description here

52
Pablo

Sie können dies jetzt mit der Methode matplotlibs inset_axes Tun (siehe docs ):

from mpl_toolkits.axes_grid.inset_locator import inset_axes
inset_axes = inset_axes(parent_axes,
                    width="30%", # width = 30% of parent_bbox
                    height=1., # height : 1 inch
                    loc=3)

Update: Wie in Kuti erwähnt, sollten Sie für matplotlib Version 2.1 oder höher die import-Anweisung ändern in:

from mpl_toolkits.axes_grid1.inset_locator import inset_axes

Es gibt jetzt auch ein vollständiges Beispiel , das alle verfügbaren Optionen anzeigt.

39
jrieke

quelle: https://matplotlib.org/examples/pylab_examples/axes_demo.html

enter image description here

from mpl_toolkits.axes_grid.inset_locator import inset_axes
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# create some data to use for the plot
dt = 0.001
t = np.arange(0.0, 10.0, dt)
r = np.exp(-t[:1000]/0.05)               # impulse response
x = np.random.randn(len(t))
s = np.convolve(x, r)[:len(x)]*dt  # colored noise

fig = plt.figure(figsize=(9, 4),facecolor='white')
ax = fig.add_subplot(121)
# the main axes is subplot(111) by default
plt.plot(t, s)
plt.axis([0, 1, 1.1*np.amin(s), 2*np.amax(s)])
plt.xlabel('time (s)')
plt.ylabel('current (nA)')
plt.title('Subplot 1: \n Gaussian colored noise')

# this is an inset axes over the main axes
inset_axes = inset_axes(ax, 
                    width="50%", # width = 30% of parent_bbox
                    height=1.0, # height : 1 inch
                    loc=1)
n, bins, patches = plt.hist(s, 400, normed=1)
#plt.title('Probability')
plt.xticks([])
plt.yticks([])

ax = fig.add_subplot(122)
# the main axes is subplot(111) by default
plt.plot(t, s)
plt.axis([0, 1, 1.1*np.amin(s), 2*np.amax(s)])
plt.xlabel('time (s)')
plt.ylabel('current (nA)')
plt.title('Subplot 2: \n Gaussian colored noise')

plt.tight_layout()
plt.show()
11
Frank Wang

Ab matplotlib 3.0 können Sie matplotlib.axes.Axes.inset_axes :

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

fig, axes = plt.subplots(2,2)

for ax in axes.flat:
    ax.plot(np.arange(11),np.arange(11))

    ins = ax.inset_axes([0.7,0.7,0.2,0.2])

plt.show()

enter image description here

Der Unterschied zu mpl_toolkits.axes_grid.inset_locator.inset_axes erwähnt in @ jriekes Antwort ist, dass dies viel einfacher zu verwenden ist (keine zusätzlichen Importe usw.), aber den Nachteil hat, dass es etwas weniger flexibel ist (kein Argument für Polsterung oder Eckpositionen).

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ImportanceOfBeingErnest