python - 使用 matplotlib 在另一个轴中嵌入多个插入轴

Question

是否可以在 matplotlib 轴中嵌入数量不断变化的绘图？例如，inset_axes 方法用于将插入轴放置在父轴内:

但是，我有几行图，我想在每行的最后一个轴对象中包含一些插入轴。

fig, ax = plt.subplots(2,4, figsize=(15,15))
for i in range(2):
    ax[i][0].plot(np.random.random(40))
    ax[i][2].plot(np.random.random(40))
    ax[i][3].plot(np.random.random(40))

    # number of inset axes
    number_inset = 5
    for j in range(number_inset):
        ax[i][4].plot(np.random.random(40))

这里不是最后一列中绘制的 5 个图，我想要几个包含图的插入轴。像这样:

这样做的原因是每一行都指向要绘制的不同项目，最后一列应该包含此类项目的组件。有没有一种方法可以在 matplotlib 中执行此操作，或者是否有其他方法可以将其可视化？

谢谢

Answer 1

正如@hitzg 所提到的，完成此类任务的最常见方法是使用GridSpec。 GridSpec 创建一个虚构的网格对象，您可以对其进行切片以生成子图。这是一种将您想要遵循规则网格的相当复杂的布局对齐的简单方法。

但是，在这种情况下如何使用它可能不是很明显。您需要通过 numcols 列创建一个包含 numrows * numinsets 行的 GridSpec，然后通过按间隔对其进行切片来创建“主”轴numinsets。

在下面的示例中(2 行，4 列，3 个插图)，我们将按 gs[:3, 0] 进行切片以获得左上角的“主”轴， gs[3:, 0] 获取左下方的“主”轴，gs[:3, 1] 获取下一个上轴，等等。对于插图，每个是 gs[i, -1]。

作为一个完整的例子:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def build_axes_with_insets(numrows, numcols, numinsets, **kwargs):
    """
    Makes a *numrows* x *numcols* grid of subplots with *numinsets* subplots
    embedded as "sub-rows" in the last column of each row.

    Returns a figure object and a *numrows* x *numcols* object ndarray where
    all but the last column consists of axes objects, and the last column is a
    *numinsets* length object ndarray of axes objects.
    """
    fig = plt.figure(**kwargs)
    gs = plt.GridSpec(numrows*numinsets, numcols)

    axes = np.empty([numrows, numcols], dtype=object)
    for i in range(numrows):
        # Add "main" axes...
        for j in range(numcols - 1):
            axes[i, j] = fig.add_subplot(gs[i*numinsets:(i+1)*numinsets, j])

        # Add inset axes...
        for k in range(numinsets):
            m = k + i * numinsets
            axes[i, -1][k] = fig.add_subplot(gs[m, -1])

    return fig, axes

def plot(axes):
    """Recursive plotting function just to put something on each axes."""
    for ax in axes.flat:
        data = np.random.normal(0, 1, 100).cumsum()
        try:
            ax.plot(data)
            ax.set(xticklabels=[], yticklabels=[])
        except AttributeError:
            plot(ax)

fig, axes = build_axes_with_insets(2, 4, 3, figsize=(12, 6))
plot(axes)
fig.tight_layout()
plt.show()