p17.matplotlib:图中图

这次我们来讲matplotlib里一个很有意思的功能，叫做图中图(plot in plot)，最后的效果如下：

可以看到，整个Figure 1包含了三个图，其中两个小图title inside 1和title inside 2又出现在大图title中。这是如何做到的呢？

数据

首先是一些准备工作：

# 导入pyplot模块
import matplotlib.pyplot as plt# 初始化figure
fig = plt.figure()# 创建数据
x = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
y = [1, 3, 4, 2, 5, 8, 6]

大图

接着，我们来绘制大图。首先确定大图左下角的位置以及宽高：

left, bottom, width, height = 0.1, 0.1, 0.8, 0.8

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。

将大图坐标系添加到figure中，颜色为r(red)，取名为title：

ax1 = fig.add_axes([left, bottom, width, height])
ax1.plot(x, y, 'r')
ax1.set_xlabel('x')
ax1.set_ylabel('y')
ax1.set_title('title')

效果如下：

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：

left, bottom, width, height = 0.2, 0.6, 0.25, 0.25
ax2 = fig.add_axes([left, bottom, width, height])
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：

plt.axes([0.6, 0.2, 0.25, 0.25])
plt.plot(y[::-1], x, 'g') # 注意对y进行了逆序处理
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.title('title inside 2')

最后显示图像：

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