用matplotlib实现画中画

时间:2022-07-24
本文章向大家介绍用matplotlib实现画中画,主要内容包括其使用实例、应用技巧、基本知识点总结和需要注意事项,具有一定的参考价值,需要的朋友可以参考一下。

当我们想要在一个坐标系中包含另外一个完整的图像时,就需要用到子图相关的技术,在matplotlib中,提供了以下两种实现方式

1. 画中画

通过在原本axes中插入一个新的axes, 来实现画中画的目的,代码如下

>>> fig,ax = plt.subplots()
>>> ax.scatter(x= np.random.randn(10), y=np.random.randn(10),s=40 * np.arange(10),c=np.random.randn(10))
>>> ax1 = ax.inset_axes([0.6, 0.5, 0.3, 0.45])
>>> ax1.scatter(x= np.random.randn(10), y=np.random.randn(10),s=40 * np.arange(10),c=np.random.randn(10))
>>> plt.show()

输出结果如下

这种方式本质上两个axes是相互独立的,所以可以实现任意两个图像的叠加,非常的灵活。

2. 缩放图

顾名思义,对图中的局部区域进行缩放,属于画中画的一种特殊情况,在matplotlib中,针对这一场景,专门提供了indicate_inset_zoom,来实现缩放图,用法如下

>>> fig,ax = plt.subplots()
>>> seed = 123456
>>> np.random.seed(seed)
>>> ax.scatter(x= np.random.randn(10), y=np.random.randn(10),s=40 * np.arange(10),c=np.random.randn(10))
>>> ax1 = ax.inset_axes([0.6, 0.5, 0.32, 0.45])
>>> np.random.seed(seed)
>>> ax1.scatter(x= np.random.randn(10), y=np.random.randn(10),s=40 * np.arange(10),c=np.random.randn(10))
>>> ax1.set_xlim(-1.5, -0.8)
>>> ax1.set_ylim(-0.8, -0.3)
>>> ax.indicate_inset_zoom(ax1)
>>> plt.show()

输出结果如下

在缩放图中,会将原本的区域和缩放之后的区域用线条连接起来,这是缩放图独有的特征。

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