Matplotlib 嵌入小图形到更大的图形中

在本文中，我们将介绍如何使用 Matplotlib 在更大的图形中嵌入小图形。我们将讨论以下主题：
– 嵌入小图形
– 调整小图形的位置和大小
– 同时嵌入多个小图形
– 嵌入不同类型的小图形

阅读更多：Matplotlib 教程

嵌入小图形

在 Matplotlib 中，可以使用 add_axes 方法在一个图形中添加嵌入的小图形。该方法接受一个 4 元组参数，分别表示左、下、宽度和高度。例如：

import matplotlib.pyplot as plt

fig = plt.figure()
ax_big = fig.add_subplot(111)
ax_small = fig.add_axes([0.2, 0.5, 0.3, 0.3])

其中，[0.2, 0.5, 0.3, 0.3] 表示小图形的左边界为 0.2，下边界为 0.5，宽度为 0.3，高度为 0.3。111 则表示一个 1 行 1 列的第 1 个图形。

接下来，我们可以绘制小图形并在大图形中展示：

ax_small.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6])
ax_big.plot([1, 2, 3], [2, 3, 4])
plt.show()

调整小图形的位置和大小

为了更好地调整小图形的位置和大小，可以使用 axes 模块中的 Rectangle 类。该类需要传入 4 个参数，分别表示左、下、宽度和高度。例如：

from matplotlib.patches import Rectangle

rect = Rectangle((0.2, 0.5), 0.3, 0.3)
ax_big.add_patch(rect)

使用 add_patch 方法将 Rectangle 对象添加到大图形中。接下来，我们可以对小图形进行缩放和平移，例如：

trans = ax_big.transData.inverted()
rect.set_width(0.5)
rect.set_height(0.5)
rect.set_xy((0.5, 0.5))
rect.set_transform(trans)

其中，trans 表示一个转化对象，可以将图形坐标转化为数据坐标。在设置大小和位置时，我们需要使用数据坐标系。最后，我们需要将小图形对象的变化更新到大图形中：

fig.canvas.draw_idle()

同时嵌入多个小图形

可以使用 gridspec 模块方便地在大图形中同时添加多个小图形。例如：

from matplotlib.gridspec import GridSpec

fig = plt.figure()
gs = GridSpec(2, 3, figure=fig)

ax_big = fig.add_subplot(gs[:, :-1])
ax_small1 = fig.add_subplot(gs[0, -1])
ax_small2 = fig.add_subplot(gs[1, -1])

其中，GridSpec(2, 3) 表示一个 2 行 3 列布局。[:, :-1] 表示占据除了最后一列之外的所有行和列。接下来，我们可以在各个小图形中绘图：

ax_small1.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6])
ax_small2.plot([1, 2, 3], [4, 2, 1])
ax_big.plot([1, 2, 3], [2, 3, 4])
plt.show()

嵌入不同类型的小图形

在 Matplotlib 中，除了普通的线图，我们还可以嵌入其他类型的小图形，例如：
– 条形图
– 散点图
– 饼图
– 热力图

这些图形在大图形中的嵌入方式与线图类似，可以使用 add_axes 方法在大图形中嵌入其他类型的小图形。不同的是，需要使用对应类型的绘图函数进行绘制，例如：

条形图

ax_small.bar([1, 2, 3], [4, 5, 6])

散点图

ax_small.scatter([1, 2, 3], [4, 5, 6])

饼图

ax_small.pie([0.3, 0.2, 0.5], labels=['A', 'B', 'C'])

热力图

import numpy as np

data = np.random.rand(3, 3)
ax_small.imshow(data, cmap='hot', interpolation='nearest')

需要注意的是，每种类型的小图形所需的参数不同，需要根据具体情况进行传递。

总结

本文介绍了如何使用 Matplotlib 在大图形中嵌入小图形，并讨论了调整小图形位置和大小、同时嵌入多个小图形以及嵌入不同类型的小图形等方面的内容。希望读者可以通过本文了解 Matplotlib 更多的功能和用法。