python图中图_【python】matplotlib数据可视化(7)—

首先，我们需要明确一下figure和axes的关系：figure就好像是绘画的画板，axes是画板上的纸，可以自定义纸的大小和位置。

下边，我们就要在figure中绘制多个小图，形成图中图的效果。

一、方法一：fig.add_axes([左起点,下起点,宽,高])

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

fig=plt.figure()

#big axes

x=[1,2,3,4,5,6,7]

y=[1,3,4,2,9,5,6]

left,bottom,width,height=0.1,0.1,0.8,0.8 #表示从整张图的左边10%，下边10%的位置开始，宽度、高度分别是是整个图的80%

ax1=fig.add_axes([left,bottom,width,height])

ax1.plot(x,y,'r') #'r'表示红色的线

ax1.set_xlabel('x')

ax1.set_ylabel('y')

ax1.set_title("big axes")

#在左上角画小图，y值是大图的2倍

x1=x

y1=[]

for a in y:

b=a*2

y1.append(b)

left,bottom,width,height=0.2,0.6,0.2,0.2 #表示从整张图的左边10%，下边10%的位置开始，宽度、高度分别是是整个图的80%

ax2=fig.add_axes([left,bottom,width,height])

ax2.plot(x1,y1,'b')

ax2.set_title('little1')

plt.show()

为了让大家更清楚figure和axes的关系，把大图的左边起点的位置改成0.5

#axes()

#大图

left,bottom,width,height=0.5,0.1,0.8,0.8

可以看到整个画面就是figure的大小，大的axes向右移了，与小的axes是并列的。

二、方法二:plt.axes([左起点,下起点,宽,高])

#小图3

plt.axes([0.6,0.1,0.2,0.2])

plt.plot(x1,y1,'y')

plt.title('little axes2')

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