Matplotlib可视化示例代码-8-局部放大

Python Matplotlib可视化示例代码-8-局部放大

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.pyplot import MultipleLocator
from mpl_toolkits.axes_grid1.inset_locator import inset_axes
from matplotlib.transforms import TransformedBbox
from mpl_toolkits.axes_grid1.inset_locator import BboxPatch, BboxConnector

# 原数据，共12个标记(点)
x = [-0.31415927, 0.14083002, 0.36832466, 0.82331394, 2.41577642, 2.8707657, 3.09826034, 3.55324962,  #
     5.14571211, 5.60070139, 5.82819603, 6.28318531]
y = [1.5453777, 1.66769369, 1.49131539, 0.90375183, 0.82717738, 0.74379076, 0.66878662, 0.61166783,  #
     0.67266149, 0.64598655, 0.67193247, 0.73935584]

# 要放大区间，索引为8-10的点
point_first = 8
point_last = 10

# 小图扩展系数
x_ratio = 0.3  # x轴多显示间隔
y_ratio = 0.5  # y轴多显示间隔

# --- 计算小图的坐标刻度区间 --- 【重点1】
# 小图X轴的显示范围
x_diff_left = (x[point_last] - x[point_first]) * x_ratio   # 右边的比左边的大，求差值
x_diff_right = (x[point_last] - x[point_first]) * x_ratio  # 
x_lim_left = x[point_first] - x_diff_left   # 左边范围往左挪半个刻度 
x_lim_right = x[point_last] + x_diff_right  # 右边往右挪

# 小图Y轴的显示范围
y_max = max(y[8:11])
y_min = min(y[8:11])
y_diff_left = (y_max - y_min) * y_ratio   # 取两个点的差
y_diff_right = (y_max - y_min) * y_ratio  # 
y_lim_left = y_min - y_diff_left    # 底部往下挪
y_lim_right = y_max + y_diff_right  # 顶部往上挪

# ====== 原图 ======
fig, ax = plt.subplots(1, 1, figsize=(6, 4))
ax.set_title("原图")
ax.set_xlim(-1, 7)  # 子图窗口大小固定了，调整子坐标系的显示范围
ax.set_ylim(0.5, 2)
ax.xaxis.set_major_locator(MultipleLocator(1))
ax.yaxis.set_major_locator(MultipleLocator(0.5))
ax.plot(                         # 
    x, y,                        # 
    color='k',                   # 
    linestyle=':', linewidth=1,  # 
    marker='o', markersize=5, markeredgecolor='black', markerfacecolor='C0')

# ====== 子图 ======
# 插入子图。绘制局部放大图的坐标系
axins = inset_axes(  #
    ax,                         #
    width="40%", height="30%",  # 宽高，str百分比或float小数比例
    loc=1,                      # 子图锚点位置：
    # 'upper right'  : 1, 右上角
    # 'upper left'   : 2, 左上角
    # 'lower left'   : 3, 左下角
    # 'lower right'  : 4, 右下角
    # 'center left'  : 6, 左中
    # 'center right' : 7, 右中 
    # 'lower center' : 8, 底中
    # 'upper center' : 9, 顶中
    # 'center'       : 10 图中心
    bbox_to_anchor=(-0.2, -0.1, 1, 1),  # 根据锚点设置子图的位置
    # loc设置的锚点系，决定了这里的便宜方向 。
    # left, 锚点向【右】偏离原位置的距离比例，窗口宽的百分比 0-1
    # bottom, 锚点向【上】偏离原位置的距离比例，窗口高的百分比 0-1
    # width, [保持1]，宽使用参数width的设置
    # height, [保持1]，高使用参数height的设置
    bbox_transform=ax.transAxes)

axins.plot(  # 子图绘制原始数据
    x, y,    #
    color='k', linestyle=':', linewidth=1,  # 
    marker='o', markersize=5, markeredgecolor='black', markerfacecolor='C0')
axins.set_title("局部放大")

# --- 设置小图的坐标刻度区间 --- 【重点1】
axins.set_xlim(x_lim_left, x_lim_right)  # 子图窗口大小固定了，调整子坐标系的显示范围
axins.set_ylim(y_lim_left, y_lim_right)
axins.xaxis.set_major_locator(MultipleLocator(0.25))
axins.yaxis.set_major_locator(MultipleLocator(0.01))

# ====== 原图的要放大区域 ======
rect = TransformedBbox(axins.viewLim, ax.transData)
box = BboxPatch(rect, color="r", alpha=0.2, ec="b", lw=5)

ax.add_patch(box)

# ====== 2个图的连接线 ====== 【重点2】-BboxConnector
line_1 = BboxConnector(  # 连线
    axins.bbox,  # bbox1
    rect,        # bbox2
    loc1=3,      # 从bbox1的哪个点连线。右上:1, 左上:2, 左下:3, 右下:4
    loc2=2,      # 从bbox2的哪个点连线。
    color='g',
    lw=3
)
line_1.set_clip_on(False)  # 关闭图形重叠时的布尔运算。否则线条会不显示
line_2 = BboxConnector(axins.bbox, rect, loc1=4, loc2=1)
line_2.set_clip_on(False)

axins.add_patch(line_1)
axins.add_patch(line_2)

plt.show()

100

101

102

103

104

105

106

import matplotlib.pyplot as plt

from matplotlib.pyplot import MultipleLocator

from mpl_toolkits.axes_grid1.inset_locator import inset_axes

from matplotlib.transforms import TransformedBbox

from mpl_toolkits.axes_grid1.inset_locator import BboxPatch, BboxConnector

# 原数据，共12个标记(点)

x = [-0.31415927, 0.14083002, 0.36832466, 0.82331394, 2.41577642, 2.8707657, 3.09826034, 3.55324962, #

5.14571211, 5.60070139, 5.82819603, 6.28318531]

y = [1.5453777, 1.66769369, 1.49131539, 0.90375183, 0.82717738, 0.74379076, 0.66878662, 0.61166783, #

0.67266149, 0.64598655, 0.67193247, 0.73935584]

# 要放大区间，索引为8-10的点

point_first = 8

point_last = 10

# 小图扩展系数

x_ratio = 0.3 # x轴多显示间隔

y_ratio = 0.5 # y轴多显示间隔

# --- 计算小图的坐标刻度区间 --- 【重点1】

# 小图X轴的显示范围

x_diff_left = (x[point_last] - x[point_first]) * x_ratio # 右边的比左边的大，求差值

x_diff_right = (x[point_last] - x[point_first]) * x_ratio #

x_lim_left = x[point_first] - x_diff_left # 左边范围往左挪半个刻度

x_lim_right = x[point_last] + x_diff_right # 右边往右挪

# 小图Y轴的显示范围

y_max = max(y[8:11])

y_min = min(y[8:11])

y_diff_left = (y_max - y_min) * y_ratio # 取两个点的差

y_diff_right = (y_max - y_min) * y_ratio #

y_lim_left = y_min - y_diff_left # 底部往下挪

y_lim_right = y_max + y_diff_right # 顶部往上挪

# ====== 原图 ======

fig, ax = plt.subplots(1, 1, figsize=(6, 4))

ax.set_title("原图")

ax.set_xlim(-1, 7) # 子图窗口大小固定了，调整子坐标系的显示范围

ax.set_ylim(0.5, 2)

ax.xaxis.set_major_locator(MultipleLocator(1))

ax.yaxis.set_major_locator(MultipleLocator(0.5))

ax.plot( #

x, y, #

color='k', #

linestyle=':', linewidth=1, #

marker='o', markersize=5, markeredgecolor='black', markerfacecolor='C0')

# ====== 子图 ======

# 插入子图。绘制局部放大图的坐标系

axins = inset_axes( #

ax, #

width="40%", height="30%", # 宽高，str百分比或float小数比例

loc=1, # 子图锚点位置：

# 'upper right' : 1, 右上角

# 'upper left' : 2, 左上角

# 'lower left' : 3, 左下角

# 'lower right' : 4, 右下角

# 'center left' : 6, 左中

# 'center right' : 7, 右中

# 'lower center' : 8, 底中

# 'upper center' : 9, 顶中

# 'center' : 10 图中心

bbox_to_anchor=(-0.2, -0.1, 1, 1), # 根据锚点设置子图的位置

# loc设置的锚点系，决定了这里的便宜方向。

# left, 锚点向【右】偏离原位置的距离比例，窗口宽的百分比 0-1

# bottom, 锚点向【上】偏离原位置的距离比例，窗口高的百分比 0-1

# width, [保持1]，宽使用参数width的设置

# height, [保持1]，高使用参数height的设置

bbox_transform=ax.transAxes)

axins.plot( # 子图绘制原始数据

x, y, #

color='k', linestyle=':', linewidth=1, #

marker='o', markersize=5, markeredgecolor='black', markerfacecolor='C0')

axins.set_title("局部放大")

# --- 设置小图的坐标刻度区间 --- 【重点1】

axins.set_xlim(x_lim_left, x_lim_right) # 子图窗口大小固定了，调整子坐标系的显示范围

axins.set_ylim(y_lim_left, y_lim_right)

axins.xaxis.set_major_locator(MultipleLocator(0.25))

axins.yaxis.set_major_locator(MultipleLocator(0.01))

# ====== 原图的要放大区域 ======

rect = TransformedBbox(axins.viewLim, ax.transData)

box = BboxPatch(rect, color="r", alpha=0.2, ec="b", lw=5)

ax.add_patch(box)

# ====== 2个图的连接线 ====== 【重点2】-BboxConnector

line_1 = BboxConnector( # 连线

axins.bbox, # bbox1

rect, # bbox2

loc1=3, # 从bbox1的哪个点连线。右上:1, 左上:2, 左下:3, 右下:4

loc2=2, # 从bbox2的哪个点连线。

color='g',

lw=3

)

line_1.set_clip_on(False) # 关闭图形重叠时的布尔运算。否则线条会不显示

line_2 = BboxConnector(axins.bbox, rect, loc1=4, loc2=1)

line_2.set_clip_on(False)

axins.add_patch(line_1)

axins.add_patch(line_2)

plt.show()

- end

声明

本文由 cuiweiyou 原创，转载请注明出处：http://www.gaohaiyan.com/3013.html

承接App定制、企业web站点、办公系统软件设计开发，外包项目，毕设

替身版Android插件化方案
Android通过JDBC访问PC端mysql流程及错误处理
OpenCV和Java，Photo类图片修复示例
Android使用bsdiff增量更新