例如,可以使用toolkits.axes_grid1中的inset_locator来创建插入图,并使用indicate_inset_zoom方法来绘制放大区域的矩形框。此外,还可以使用mpl_toolkits.axes_grid1中的其他方法来实现更复杂的布局和绘图。 使用indicate_inset_zoom方法 from mpl_toolkits.axes_grid1.
最简单的方法是结合“zoomed_inset_axes”和“mark_inset”,其描述和相关示例可以在这里找到:Overview of AxesGrid toolkit import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.axes_grid1.inset_locator import zoomed_inset_axes from mpl_toolkits.axes_grid1.inset_locator import mark_inset import numpy as np...
2. mark_inset意为插入图的标记 其中,parent_axes,inset_axes分别代表主图与子图的轴,loc1,loc2表示用于连接主图与子图轴区域的角,fc即facecolor,ec表示edgecolor,其他参数与线状参数类似。 函数参考:https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/mpl_toolkits.axes_grid1.inset_locator.mark_inset.html#mpl_t...
同一个模块中的另一个函数mark_inset()用于在父坐标系中绘制一个方框来表示主图中哪部分图形现在子图中,其完整语法如下, mark_inset(parent_axes, inset_axes, loc1, loc2, **kwargs) ( 1)参数parent_axes、inset_axes用来指定关联的父坐标系和子坐标系;( 2)参数loc1、loc2用来指定用于连接父坐标系区域...
axins=ax.inset_axes((0.5,0.6,0.2,0.3))#子图axins.plot()#子图绘画mark_inset(ax,axins,loc1=1,loc2=4,fc="none",ec='k',lw=1)#设置连线 代码 importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfrommpl_toolkits.axes_grid1.inset_locatorimportmark_insetfrommpl_toolkits.axes_grid1.inset_locatorimport...
axins.set_ylim(ylim0, ylim1)# 建立父坐标系与子坐标系的连接线# loc1 loc2: 坐标系的四个角# 1 (右上) 2 (左上) 3(左下) 4(右下)mark_inset(ax, axins, loc1=3, loc2=1, fc="none", ec='k', lw=1)# 显示plt.show() ...
mark_gravity()–获得给定标记的重力。 示例1: import tkinter as tk root = Tk() # specify size of window. root.geometry( "250x170" ) # Create text widget and specify size. T = Text(root, height = 5 , width = 52 ) # Create label ...
set_ylim(ylim_ax2) # 设置Y轴显示范围 mark_inset(ax1, ax2, loc1=3, loc2=1, fc="none", ec='k', lw=1) # 放大区域与原位置的连接线 # 细节设置 ax1.set_xlabel('$t{\mathrm{(s)}}$') # 设置X轴标签 ax1.set_ylabel('$y$') # 设置Y轴标签 ax1.minorticks_off() # ax1.set...
axes = mark_inset(ax, axins, loc1=2, loc2=4, edgecolor='red', linestyle='dashed', linewidth=3) # 读取涡度变量 f = nc.Dataset('/home/mw/input/metos8969/metos/EI_VO_850hPa_Summer2001.nc', 'r') lats = f.variables['lat'][:] ...
frommpl_toolkits.axes_grid1.inset_locatorimportmark_inset frommatplotlib.patchesimportConnectionPatch %matplotlibinline plt.rcParams['figure.figsize']=(8.0,6.0)# set default size of plots plt.rcParams['image.interpolation']='nearest' plt.rcParams['image.cmap']='gray' ...