python - matplotlib.pyplot.axes() 参数混淆

Question

目标是在简单图中插入子图，如下所示:

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
X = np.linspace(-6, 6, 1024)
Y = np.sinc(X)
X_detail = np.linspace(-3, 3, 1024)
Y_detail = np.sinc(X_detail)
plt.plot(X, Y, c = 'k')
sub_axes = plt.axes([0.6,0.6,0.25,0.25])
sub_axes.plot(X_detail, Y_detail, c = 'k')
plt.setp(sub_axes)
plt.show() 

上面的代码给出以下输出:

matplotlib 文档表示，matplotlib.pyplot.axes() 函数采用的参数是一个定义为 rect=[left, Bottom, width, height] 的列表，其中坐标left、bottom、width、height 添加为标准化(0,1) 值。谁能向我解释一下吗？

最后两个坐标是子图的大小，我就知道了，现在前两个坐标是怎么回事？

Answer 1

困惑似乎来自 matplotlib 使用的不同坐标系。以下是有关该主题的(相当详尽的)教程的链接:https://matplotlib.org/users/transforms_tutorial.html 。我在这里总结一下对你有直接影响的关键点。

您在轴上看到的坐标称为 data space or data coordinates 。这基本上是图的 xlim 和 ylim。请注意，这两个图完全独立，并且不受图形大小或位置的影响。

当您说sub_axes = plt.axes([0.6,0.6,0.25,0.25])时，您正在指定图形空间或图形坐标中的坐标。这在概念上与axis space or axis coordinates非常相似。 ，只不过它适用于整个图形而不仅仅是一组单独的轴。

在本例中，子轴的原点位于相对于图形左下角的(0.6, 0.6)。图形。其中图形的右上角是(1, 1)。正如预期的那样，子轴从图形窗口中间的上方和右侧开始。

同样，宽度为 (0.25, 0.25)，这意味着子轴在每个维度上都是图形大小的 1/4。这也可以解释为子轴的右上角位于图形空间中的(0.85, 0.85)，看起来大约是正确的。

你可以做一些测试。无论您如何平移或缩放主轴，子轴都不会受到影响。但是，如果您调整图形大小，两组轴都会更改大小以进行补偿。由于您调整子轴大小的方式，子轴应始终具有与图形本身相同的纵横比。