python曲线图局部放大_【Matplotlib】 局部放大图画法

前言

在数据可视化中,很多时候需要对某一区间的数据进行局部放大,以获得对比度更高的可视化效果。下面利用Python语言的Matplotlib库实现一个简单的局部放大图效果。

依赖库matplotlib:绘图库

numpy:支持大量的维度数组、矩阵运算和数学函数的扩展库

步骤

1. 导入依赖库

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

from mpl_toolkits.axes_grid1.inset_locator import mark_inset

from mpl_toolkits.axes_grid1.inset_locator import inset_axes

2. 准备数据

x = np.linspace(-0.1*np.pi, 2*np.pi, 30)

y_1 = np.sinc(x)+0.7

y_2 = np.tanh(x)

y_3 = np.exp(-np.sinc(x))

3. 绘图

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

ax.plot(x, y_1, color='k', linestyle=':', linewidth=1,

marker='o', markersize=5,

markeredgecolor='black', markerfacecolor='C0')

ax.plot(x, y_2, color='k', linestyle=':', linewidth=1,

marker='o', markersize=5,

markeredgecolor='black', markerfacecolor='C3')

ax.plot(x, y_3, color='k', linestyle=':', linewidth=1,

marker='o', markersize=5,

markeredgecolor='black', markerfacecolor='C2')

ax.legend(labels=["y_1", "y_2","y_3"], ncol=3)

效果图如下:

4. 嵌入绘制局部放大图的坐标系

axins = inset_axes(ax, width="40%", height="30%", loc='lower left',

bbox_to_anchor=(0.1, 0.1, 1, 1),

bbox_transform=ax.transAxes)

参数说明ax:父坐标系

width, height:子坐标系的宽度和高度(百分比形式或者浮点数个数)

loc:子坐标系的位置

bbox_to_anchor:边界框,四元数组(x0, y0, width, height)

bbox_transform:从父坐标系到子坐标系的几何映射

axins:子坐标系

固定坐标系的宽度和高度以及边界框,分别设置loc为左上、左下、右上(默认)、右下和中间,效果图如下:

关于mpl_toolkits.axes_grid1.inset_locator.inset_axes的详细使用说明可以参考官方文档mpl_toolkits.axes_grid1.inset_locator.inset_axes - Matplotlib 3.2.1 documentation​matplotlib.orgpython曲线图局部放大_【Matplotlib】 局部放大图画法_第1张图片

在本例子中,将子坐标系嵌入到合适的位置:

axins = inset_axes(ax, width="40%", height="30%", loc='lower left',

bbox_to_anchor=(0.5, 0.1, 1, 1),

bbox_transform=ax.transAxes)

效果图如下:

** 另外有一种更加简洁的子坐标系嵌入方法:

axins = ax.inset_axes((0.2, 0.2, 0.4, 0.3))

ax为父坐标系,后面四个参数同样是(x0, y0, width, height),上述代码的含义是:以父坐标系中的x0=0.2*x,y0=0.2*y为左下角起点,嵌入一个宽度为0.2*x,高度为0.3*y的子坐标系,其中x和y分别为父坐标系的坐标轴范围。效果如下图所示:

5. 在子坐标系中绘制原始数据

axins.plot(x, y_1, color='k', linestyle=':', linewidth=1,

marker='o', markersize=5,

markeredgecolor='black', markerfacecolor='C0')

axins.plot(x, y_2, color='k', linestyle=':', linewidth=1,

marker='o', markersize=5,

markeredgecolor='black', markerfacecolor='C3')

axins.plot(x, y_3, color='k', linestyle=':', linewidth=1,

marker='o', markersize=5,

markeredgecolor='black', markerfacecolor='C2')

效果图如下:

6. 设置放大区间,调整子坐标系的显示范围

# 设置放大区间

zone_left = 11

zone_right = 12

# 坐标轴的扩展比例(根据实际数据调整)

x_ratio = 0.5 # x轴显示范围的扩展比例

y_ratio = 0.5 # y轴显示范围的扩展比例

# X轴的显示范围

xlim0 = x[zone_left]-(x[zone_right]-x[zone_left])*x_ratio

xlim1 = x[zone_right]+(x[zone_right]-x[zone_left])*x_ratio

# Y轴的显示范围

y = np.hstack((y_1[zone_left:zone_right], y_2[zone_left:zone_right], y_3[zone_left:zone_right]))

ylim0 = np.min(y)-(np.max(y)-np.min(y))*y_ratio

ylim1 = np.max(y)+(np.max(y)-np.min(y))*y_ratio

# 调整子坐标系的显示范围

axins.set_xlim(xlim0, xlim1)

axins.set_ylim(ylim0, ylim1)

效果图如下:

7. 建立父坐标系与子坐标系的连接线

# loc1 loc2: 坐标系的四个角

# 1 (右上) 2 (左上) 3(左下) 4(右下)

mark_inset(ax, axins, loc1=3, loc2=1, fc="none", ec='k', lw=1)

loc1和loc2分别为父坐标系和子坐标系的四个角,取值为1,2,3,4,对应的四个角分别为:右上,左上,左下,右下。以loc1=3, loc2=1为例,实现的功能为:父坐标系的左下角和子坐标系的左下角相连,父坐标系的右上角和子坐标系的右上角相连。效果图如下:

以上就是利用Matplotlib实现局部放大图画法的例子,关键之处在于bbox_to_anchor参数的设定,利用这个参数可以实现任意位置的坐标系嵌入。

完整的代码如下:

# -*- coding: utf-8 -*-

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

from mpl_toolkits.axes_grid1.inset_locator import mark_inset

from mpl_toolkits.axes_grid1.inset_locator import inset_axes

# 准备数据

x = np.linspace(-0.1*np.pi, 2*np.pi, 30)

y_1 = np.sinc(x)+0.7

y_2 = np.tanh(x)

y_3 = np.exp(-np.sinc(x))

# 绘图

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

ax.plot(x, y_1, color='k', linestyle=':', linewidth=1,

marker='o', markersize=5,

markeredgecolor='black', markerfacecolor='C0')

ax.plot(x, y_2, color='k', linestyle=':', linewidth=1,

marker='o', markersize=5,

markeredgecolor='black', markerfacecolor='C3')

ax.plot(x, y_3, color='k', linestyle=':', linewidth=1,

marker='o', markersize=5,

markeredgecolor='black', markerfacecolor='C2')

ax.legend(labels=["y_1", "y_2","y_3"], ncol=3)

# 嵌入绘制局部放大图的坐标系

axins = inset_axes(ax, width="40%", height="30%",loc='lower left',

bbox_to_anchor=(0.5, 0.1, 1, 1),

bbox_transform=ax.transAxes)

# 在子坐标系中绘制原始数据

axins.plot(x, y_1, color='k', linestyle=':', linewidth=1,

marker='o', markersize=5,

markeredgecolor='black', markerfacecolor='C0')

axins.plot(x, y_2, color='k', linestyle=':', linewidth=1,

marker='o', markersize=5,

markeredgecolor='black', markerfacecolor='C3')

axins.plot(x, y_3, color='k', linestyle=':', linewidth=1,

marker='o', markersize=5,

markeredgecolor='black', markerfacecolor='C2')

# 设置放大区间

zone_left = 11

zone_right = 12

# 坐标轴的扩展比例(根据实际数据调整)

x_ratio = 0.5 # x轴显示范围的扩展比例

y_ratio = 0.5 # y轴显示范围的扩展比例

# X轴的显示范围

xlim0 = x[zone_left]-(x[zone_right]-x[zone_left])*x_ratio

xlim1 = x[zone_right]+(x[zone_right]-x[zone_left])*x_ratio

# Y轴的显示范围

y = np.hstack((y_1[zone_left:zone_right], y_2[zone_left:zone_right], y_3[zone_left:zone_right]))

ylim0 = np.min(y)-(np.max(y)-np.min(y))*y_ratio

ylim1 = np.max(y)+(np.max(y)-np.min(y))*y_ratio

# 调整子坐标系的显示范围

axins.set_xlim(xlim0, xlim1)

axins.set_ylim(ylim0, ylim1)

# 建立父坐标系与子坐标系的连接线

# loc1 loc2: 坐标系的四个角

# 1 (右上) 2 (左上) 3(左下) 4(右下)

mark_inset(ax, axins, loc1=3, loc2=1, fc="none", ec='k', lw=1)

# 显示

plt.show()

小尾巴

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