Python 绘制局部放大图

请务必先看此文章：【Python】Matplotlib局部放大图画法(https://juejin.cn/post/6844904183548608520)

这篇文章已经非常详细，但是没有数据，所以自己生成了一些数据，以及对部分代码进行了函数封装，以便于二次使用。

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.patches import  ConnectionPatch
import numpy as npdef zone_and_linked(ax,axins,zone_left,zone_right,x,y,linked='bottom',x_ratio=0.05,y_ratio=0.05):"""缩放内嵌图形，并且进行连线ax:         调用plt.subplots返回的画布。例如： fig,ax = plt.subplots(1,1)axins:      内嵌图的画布。 例如 axins = ax.inset_axes((0.4,0.1,0.4,0.3))zone_left:  要放大区域的横坐标左端点zone_right: 要放大区域的横坐标右端点x:          X轴标签y:          列表，所有y值linked:     进行连线的位置，{'bottom','top','left','right'}x_ratio:    X轴缩放比例y_ratio:    Y轴缩放比例"""xlim_left = x[zone_left]-(x[zone_right]-x[zone_left])*x_ratioxlim_right = x[zone_right]+(x[zone_right]-x[zone_left])*x_ratioy_data = np.hstack([yi[zone_left:zone_right] for yi in y])ylim_bottom = np.min(y_data)-(np.max(y_data)-np.min(y_data))*y_ratioylim_top = np.max(y_data)+(np.max(y_data)-np.min(y_data))*y_ratioaxins.set_xlim(xlim_left, xlim_right)axins.set_ylim(ylim_bottom, ylim_top)ax.plot([xlim_left,xlim_right,xlim_right,xlim_left,xlim_left],[ylim_bottom,ylim_bottom,ylim_top,ylim_top,ylim_bottom],"black")if linked == 'bottom':xyA_1, xyB_1 = (xlim_left,ylim_top), (xlim_left,ylim_bottom)xyA_2, xyB_2 = (xlim_right,ylim_top), (xlim_right,ylim_bottom)elif  linked == 'top':xyA_1, xyB_1 = (xlim_left,ylim_bottom), (xlim_left,ylim_top)xyA_2, xyB_2 = (xlim_right,ylim_bottom), (xlim_right,ylim_top)elif  linked == 'left':xyA_1, xyB_1 = (xlim_right,ylim_top), (xlim_left,ylim_top)xyA_2, xyB_2 = (xlim_right,ylim_bottom), (xlim_left,ylim_bottom)elif  linked == 'right':xyA_1, xyB_1 = (xlim_left,ylim_top), (xlim_right,ylim_top)xyA_2, xyB_2 = (xlim_left,ylim_bottom), (xlim_right,ylim_bottom)con = ConnectionPatch(xyA=xyA_1,xyB=xyB_1,coordsA="data",coordsB="data",axesA=axins,axesB=ax)axins.add_artist(con)con = ConnectionPatch(xyA=xyA_2,xyB=xyB_2,coordsA="data",coordsB="data",axesA=axins,axesB=ax)axins.add_artist(con)

生成数据

# x坐标
x = np.arange(1,1001)# 生成y轴数据，并添加随机波动
y1 = np.log(x)
indexs = np.random.randint(0,1000,800)
for index in indexs:y1[index] += np.random.rand() - 0.5y2 = np.log(x)
indexs = np.random.randint(0,1000,800)
for index in indexs:y2[index] += np.random.rand() - 0.5y3 = np.log(x)
indexs = np.random.randint(0,1000,800)
for index in indexs:y3[index] += np.random.rand() - 0.5

可视化数据

# 绘制主图
fig, ax = plt.subplots(1,1,figsize=(12,7))
ax.plot(x,y1,color='#f0bc94',label='trick-1',alpha=0.7)
ax.plot(x,y2,color='#7fe2b3',label='trick-2',alpha=0.7)
ax.plot(x,y3,color='#cba0e6',label='trick-3',alpha=0.7)
ax.legend(loc='right')# plt.show()

添加局部放大图

# 绘制缩放图
axins = ax.inset_axes((0.4, 0.1, 0.4, 0.3))# 在缩放图中也绘制主图所有内容，然后根据限制横纵坐标来达成局部显示的目的
axins.plot(x,y1,color='#f0bc94',label='trick-1',alpha=0.7)
axins.plot(x,y2,color='#7fe2b3',label='trick-2',alpha=0.7)
axins.plot(x,y3,color='#cba0e6',label='trick-3',alpha=0.7)# 局部显示并且进行连线
zone_and_linked(ax, axins, 100, 150, x , [y1,y2,y3], 'right')plt.show()

使用不同参数进行不同区域的放大

# 绘制缩放图
axins = ax.inset_axes((0.4, 0.1, 0.4, 0.3))# 在缩放图中也绘制主图所有内容，然后根据限制横纵坐标来达成局部显示的目的
axins.plot(x,y1,color='#f0bc94',label='trick-1',alpha=0.7)
axins.plot(x,y2,color='#7fe2b3',label='trick-2',alpha=0.7)
axins.plot(x,y3,color='#cba0e6',label='trick-3',alpha=0.7)# 局部显示并且进行连线
zone_and_linked(ax, axins, 700, 760, x , [y1,y2,y3], 'bottom')
plt.show()

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