Python 中的 matplotlib . axes . axes . indicate _ inset _ zoom()
原文:https://www . geeksforgeeks . org/matplotlib-axes-axes-indicate _ inset _ zoom-in-python/
Matplotlib 是 Python 中的一个库，是 NumPy 库的数值-数学扩展。轴类包含了大部分的图形元素:轴、刻度、线二维、文本、多边形等。，并设置坐标系。Axes 的实例通过回调属性支持回调。
matplotlib . axes . axes . indicate _ insert _ zoom()函数
matplotlib 库的 Axes 模块中的axes . indicate _ insert()函数也用于给轴添加一个插入指示器。
语法:axes . end _ insert(self，bounds，inset_ax=None， transform = None，facecolor='none '，edgecolor='0.5 '，alpha=0.5，zorder=4.99，*kwargs)
参数:该方法接受以下描述的参数:
- 插图 _ax: 此参数是可选的插图轴，用于绘制连接线。
- 夸脱:其他夸脱传递给斧。插图 _ 矩形。
返回:该方法返回以下内容:
- 矩形 _ 补丁:这返回指示框。
- 连接线:这将返回连接到 inset_ax(左下、左上、右下、右上)角的四条连接线。
注意:该功能在 Matplotlib 版本>中工作= 3.0
下面的例子说明了 matplotlib.axes.Axes .指示 matplotlib.axes 中的 _inset_zoom()函数:
例 1:
# Implementation of matplotlib function
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
fig, ax = plt.subplots()
Z2 = np.zeros([150, 150], dtype ="g")
axins = ax.inset_axes([0.5, 0.5, 0.47, 0.47])
x1, x2, y1, y2 = -1.5, -0.9, -2.5, -1.9
axins.set_xlim(x1, x2)
axins.set_ylim(y1, y2)
ax.indicate_inset_zoom(axins)
ax.set_title('matplotlib.axes.Axes.indicate_inset_zoom() Example',
fontsize = 14, fontweight ='bold')
plt.show()
输出:
例 2:
# Implementation of matplotlib function
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
def geeks():
from matplotlib.cbook import get_sample_data
import numpy as np
f = get_sample_data("axes_grid / bivariate_normal.npy",
asfileobj = False)
z = np.load(f)
return z, (-3, 4, -4, 3)
fig, ax = plt.subplots()
X, extent = geeks()
Z2 = np.zeros([150, 150], dtype ="g")
ny, nx = X.shape
Z2[30:30 + ny, 30:30 + nx] = X
ax.imshow(Z2, extent = extent, interpolation ="nearest",
origin ="lower", cmap ="YlGn")
axins = ax.inset_axes([0.5, 0.5, 0.47, 0.47])
axins.imshow(Z2, extent = extent, interpolation ="nearest",
origin ="lower", cmap ="BuGn")
x1, x2, y1, y2 = -1.5, -0.9, -2.5, -1.9
axins.set_xlim(x1, x2)
axins.set_ylim(y1, y2)
ax.indicate_inset_zoom(axins)
ax.set_title('matplotlib.axes.Axes.indicate_inset_zoom() Example',
fontsize = 14, fontweight ='bold')
plt.show()
输出:
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