matplotlib: inset trục cho nhiều ô vuông

Question

Tôi có một vài ô trong matplotlib mà tôi muốn phóng to trên một phạm vi y cụ thể ([0,0.1]) sử dụng inset axes. Nó không phải là rõ ràng với tôi từ example trong tài liệu hướng dẫn làm thế nào tôi nên làm điều này cho nhiều ô trên cùng một con số. Tôi đã cố gắng sửa đổi mã được cung cấp ví dụ này, nhưng có quá nhiều sự phức tạp không cần thiết. Mã của tôi khá đơn giản:

# dataToPlot is a list of lists, containing some data. 
plt.figure() 
plt.boxplot(dataToPlot) 
plt.savefig('image.jpeg', bbox_inches=0) 

Làm cách nào để thêm trục vào và phóng to hộp đầu tiên của hai? Làm thế nào tôi có thể làm điều đó cho cả hai?

EDIT: Tôi đã thử đoạn code dưới đây, nhưng đây là những gì tôi nhận:

gì đã xảy ra?

# what's the meaning of these two parameters? 
fig = plt.figure(1, [5,4]) 
# what does 111 mean? 
ax = fig.add_subplot(111) 
ax.boxplot(data) 
# ax.set_xlim(0,21) # done automatically based on the no. of samples, right? 
# ax.set_ylim(0,300) # done automatically based on max value in my samples, right? 
# Create the zoomed axes 
axins = zoomed_inset_axes(ax, 6, loc=1) # zoom = 6, location = 1 (upper right) 
axins.boxplot(data) 
# sub region of the original image 
#here I am selecting the first boxplot by choosing appropriate values for x1 and x2 
# on the y-axis, I'm selecting the range which I want to zoom in, right? 
x1, x2, y1, y2 = 0.9, 1.1, 0.0, 0.01 
axins.set_xlim(x1, x2) 
axins.set_ylim(y1, y2) 
# even though it's false, I still see all numbers on both axes, how do I remove them? 
plt.xticks(visible=False) 
plt.yticks(visible=False) 
# draw a bbox of the region of the inset axes in the parent axes and 
# connecting lines between the bbox and the inset axes area 
# what are fc and ec here? where do loc1 and loc2 come from? 
mark_inset(ax, axins, loc1=2, loc2=4, fc="none", ec="0.5") 
plt.savefig('img.jpeg', bbox_inches=0) 

Answer 1

Các loc xác định vị trí của trục zoom, 1 cho upper right, 2 cho upper left và vân vân. Tôi đã sửa đổi mã ví dụ một chút để tạo nhiều trục được thu phóng.

import matplotlib.pyplot as plt 

from mpl_toolkits.axes_grid1.inset_locator import zoomed_inset_axes 
from mpl_toolkits.axes_grid1.inset_locator import mark_inset 

import numpy as np 

def get_demo_image(): 
    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) 
    # z is a numpy array of 15x15 
    return z, (-3,4,-4,3) 


fig = plt.figure(1, [5,4]) 
ax = fig.add_subplot(111) 

# prepare the demo image 
Z, extent = get_demo_image() 
Z2 = np.zeros([150, 150], dtype="d") 
ny, nx = Z.shape 
Z2[30:30+ny, 30:30+nx] = Z 

# extent = [-3, 4, -4, 3] 
ax.imshow(Z2, extent=extent, interpolation="nearest", 
      origin="lower") 

axins = zoomed_inset_axes(ax, 6, loc=1) # zoom = 6 
axins.imshow(Z2, extent=extent, interpolation="nearest", 
      origin="lower") 

# sub region of the original image 
x1, x2, y1, y2 = -1.5, -0.9, -2.5, -1.9 
axins.set_xlim(x1, x2) 
axins.set_ylim(y1, y2) 

axins1 = zoomed_inset_axes(ax, 8, loc=2) # zoom = 6 
axins1.imshow(Z2, extent=extent, interpolation="nearest", 
      origin="lower") 

# sub region of the original image 
x1, x2, y1, y2 = -1.2, -0.9, -2.2, -1.9 
axins1.set_xlim(x1, x2) 
axins1.set_ylim(y1, y2) 

plt.xticks(visible=False) 
plt.yticks(visible=False) 

# draw a bbox of the region of the inset axes in the parent axes and 
# connecting lines between the bbox and the inset axes area 
mark_inset(ax, axins, loc1=2, loc2=4, fc="none", ec="0.5") 
mark_inset(ax, axins1, loc1=2, loc2=4, fc="none", ec="0.5") 

plt.draw() 
plt.show() 

Edit1:

Tương tự, bạn cũng có thể thêm trục phóng to boxplot. Dưới đây là một ví dụ

from pylab import * 
from mpl_toolkits.axes_grid1.inset_locator import zoomed_inset_axes 
from mpl_toolkits.axes_grid1.inset_locator import mark_inset 

# fake up some data 
spread= rand(50) * 100 
center = ones(25) * 50 
flier_high = rand(10) * 100 + 100 
flier_low = rand(10) * -100 
data =concatenate((spread, center, flier_high, flier_low), 0) 

# fake up some more data 
spread= rand(50) * 100 
center = ones(25) * 40 
flier_high = rand(10) * 100 + 100 
flier_low = rand(10) * -100 
d2 = concatenate((spread, center, flier_high, flier_low), 0) 
data.shape = (-1, 1) 
d2.shape = (-1, 1) 
data = [data, d2, d2[::2,0]] 

# multiple box plots on one figure 
fig = plt.figure(1, [5,4]) 
ax = fig.add_subplot(111) 
ax.boxplot(data) 
ax.set_xlim(0.5,5) 
ax.set_ylim(0,300) 

# Create the zoomed axes 
axins = zoomed_inset_axes(ax, 3, loc=1) # zoom = 3, location = 1 (upper right) 
axins.boxplot(data) 

# sub region of the original image 
x1, x2, y1, y2 = 0.9, 1.1, 125, 175 
axins.set_xlim(x1, x2) 
axins.set_ylim(y1, y2) 
plt.xticks(visible=False) 
plt.yticks(visible=False) 

# draw a bbox of the region of the inset axes in the parent axes and 
# connecting lines between the bbox and the inset axes area 
mark_inset(ax, axins, loc1=2, loc2=4, fc="none", ec="0.5") 

show() 

Edit2

Trong trường hợp phân phối là không đồng nhất, tức là, hầu hết các giá trị nhỏ với vài giá trị rất lớn, các thủ tục phóng to ở trên có thể không hoạt động, vì nó sẽ phóng to cả x cũng như trục y. Trong trường hợp đó, tốt hơn là thay đổi tỷ lệ của y-axis thành log.

from pylab import * 

# fake up some data 
spread= rand(50) * 1 
center = ones(25) * .5 
flier_high = rand(10) * 100 + 100 
flier_low = rand(10) * -100 
data =concatenate((spread, center, flier_high, flier_low), 0) 

# fake up some more data 
spread= rand(50) * 1 
center = ones(25) * .4 
flier_high = rand(10) * 100 + 100 
flier_low = rand(10) * -100 
d2 = concatenate((spread, center, flier_high, flier_low), 0) 
data.shape = (-1, 1) 
d2.shape = (-1, 1) 
data = [data, d2, d2[::2,0]] 

# multiple box plots on one figure 
fig = plt.figure(1, [5,4]) # Figure Size 
ax = fig.add_subplot(111) # Only 1 subplot 
ax.boxplot(data) 
ax.set_xlim(0.5,5) 
ax.set_ylim(.1,300) 
ax.set_yscale('log') 

show()