在matplotlib图中放置两个插图

Question

我有一个csv文件，看起来像例如

SET ,A,B,C
1,1,1,1
2,2,2,2
3,3,3,3
4,4,4,4
5,5,5,5
6,6,6,6
7,7,7,7
8,8,8,8
9,9,9,9
10,10,10,7
15,20,23,17
20,30,33,27
25,40,43,37
30,50,53,47
35,60,63,57
40,70,73,67

我正在使用以下图形进行绘制：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

data = pd.read_csv('test.csv', sep=',')

ax = data.plot(x="SET ", y=["A"],marker='^', linestyle='--', color='#CC2936')
data.plot(x="SET ", y=["B"],ax=ax,marker='o',linestyle='-',color='#CC2936')
data.plot(x="SET ", y=["C"], ax=ax,marker='^', linestyle='--', color='#08415C')

plt.show()

上面的代码产生了如下图所示：

我想在此图中添加两个小插图：一个在左上角（当前的图例所在）放大了从x = 0到x = 10的数据，然后另一个在右下角显示了从x = 30到x = 40的数据进行了放大。对于matplotlib来说我是一个新手，所以可以提供任何帮助。谢谢！

Answer 1

由于@DavidG发布的文档，我想我已经弄清楚了！

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
from mpl_toolkits.axes_grid1.inset_locator import inset_axes

data = pd.read_csv('test.csv', sep=',')
set_p = data["SET "].tolist()
A = data["A"].tolist()
B = data["B"].tolist()
C = data["C"].tolist()

ax = data.plot(x="SET ", y=["A"],marker='^', linestyle='--', color='#CC2936')
data.plot(x="SET ", y=["B"],ax=ax,marker='o',linestyle='-',color='#CC2936')
data.plot(x="SET ", y=["C"], ax=ax,marker='^', linestyle='--', color='#08415C')

axins0 = inset_axes(ax, width="30%", height="30%", loc=2)
axins0.plot(set_p[:3], A[:3], marker='^', linestyle='--', color='#CC2936')
axins0.plot(set_p[:3], B[:3], marker='^', linestyle='--', color='#CC2936')
axins0.plot(set_p[:3], C[:3], marker='^', linestyle='--', color='#08415C')
axins0.tick_params(labelleft=False, labelbottom=False)

axins1 = inset_axes(ax, width="30%", height="30%", loc=4)
axins1.plot(set_p[6:], A[6:], marker='^', linestyle='--', color='#CC2936')
axins1.plot(set_p[6:], B[6:], marker='o', linestyle='-', color='#CC2936')
axins0.plot(set_p[6:], C[6:], marker='^', linestyle='--', color='#08415C')
axins1.tick_params(labelleft=False, labelbottom=False)


plt.show()

Answer 2

尽管您很好地回答了自己的问题，但我回答的唯一区别是在绘制数据时使用了DataFrame中的条件，而不是使用切片/索引3:和6:。

我还手动指定插图的坐标，宽度和高度，而不是内置位置（位置），这给了我更大的自由度，可以在哪里放置插图以获得更好的美观。

fig = plt.figure(figsize=(8, 6))
ax = fig.add_subplot(111)
data = pd.read_csv('test.csv', sep=',')

data.plot(x="SET ", y=["A"], marker='^', linestyle='--', color='#CC2936', ax=ax)
data.plot(x="SET ", y=["B"], marker='o',linestyle='-',color='#CC2936', ax=ax)
data.plot(x="SET ", y=["C"], marker='^', linestyle='--', color='#08415C', ax=ax)
plt.legend(loc=(0.02, 0.3), fontsize = 16)

ax2 = fig.add_axes([0.2, 0.6, 0.3, 0.25])
data[data["SET "]<=10].plot(x="SET ", y=["A"], marker='^', linestyle='--', color='#CC2936', ax=ax2)
data[data["SET "]<=10].plot(x="SET ", y=["B"], marker='o',linestyle='-',color='#CC2936', ax=ax2)
data[data["SET "]<=10].plot(x="SET ", y=["C"], marker='^', linestyle='--', color='#08415C', ax=ax2)
ax2.legend_.remove()
ax2.set_xlabel("")

ax3 = fig.add_axes([0.6, 0.2, 0.27, 0.25])
data[(data["SET "]>30) & (data["SET "]<=40)].plot(x="SET ", y=["A"], marker='^', linestyle='--', color='#CC2936', ax=ax3)
data[(data["SET "]>30) & (data["SET "]<=40)].plot(x="SET ", y=["B"], marker='o',linestyle='-',color='#CC2936', ax=ax3)
data[(data["SET "]>30) & (data["SET "]<=40)].plot(x="SET ", y=["C"], marker='^', linestyle='--', color='#08415C', ax=ax3)
ax3.legend_.remove()
ax3.set_xlabel("")