复现顶刊常用“Zoom region plot”

本期主角——局部放大图（Zoom region plot）。

局部放大图，是一种在主图中标记出感兴趣的局部区域，并通过单独的子图对这些区域进行放大的可视化方法。可帮助观察者更清晰地了解数据的特定部分，也不会丢失整体数据的全貌。

下面使用Python matplotlib一步步实现！

# 9.2.1_01
# -*- encoding: utf-8 -*-
'''
未经过允许禁止转载！
@Author  :   公众号: pythonic生物人
@Desc    :   9.2.1 分类散点图（不同颜色）
'''

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
from mplfonts import use_font

iris = pd.read_csv('./matplotlib_data/iris.csv') 

labels = iris['鸢尾花种类']
categories = labels.unique() #提取鸢尾花的种类
colors = {
'setosa': 'red',
'versicolor': 'green',
'virginica': 'blue'
}   #设置不同的颜色

fig, ax = plt.subplots(dpi=500)
for category in categories:
    subset = iris[labels == category]
    ax.scatter(
        subset['花萼长度 (cm)'],
        subset['花萼宽度 (cm)'],
        label=category,  # 设置分类标签，方便图例中使用
        color=colors.get(category, 'gray'),  # 设置分类颜色
        s=150,
        alpha=0.6)

ax.set_xlabel('花萼长度 (cm)')
ax.set_ylabel('花萼宽度 (cm)')

ax.legend()

plt.show()

在以上代码基础上，通过indicate_inset_zoom添加局部图，详细过称见代码注释，

# 创建嵌入的局部放大区域
axins1 = ax.inset_axes([1.1, 0.30, 0.47, 0.47])  

# 在局部放大区域中绘制相同的数据
for category in categories:
    subset = iris[labels == category]
    axins1.scatter(
        subset['花萼长度 (cm)'],
        subset['花萼宽度 (cm)'],
        color=colors.get(category, 'gray'),
        s=100,  
        alpha=0.7)

# 设置局部放大区域的显示范围，以突出您感兴趣的区域
axins1.set_xlim(4.7, 5.3)
axins1.set_ylim(3.2, 3.9)
axins1.tick_params(axis='both', which='major', labelsize=8) 、

# 添加指示局部放大区域的连线和边框
ax.indicate_inset_zoom(axins1, edgecolor="black", linestyle='--', alpha=0.6)

plt.show()

当然，也可以添加多个局部图，定义两个局部区域并画图，然后通过indicate_inset_zoom添加局部图即可，

本期结束！

-END-
获取绘图代码+测试数据+数据处理方法+依赖包安装方法，
👇（备注：299）
👉Python matplotlib可视化教程