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。
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据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
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