如何在Matplotlib中调整内嵌极坐标子图的大小与位置

你当前的问题出在创建极坐标子图时用了add_subplot(111,polar=True)，这会生成一个覆盖整个画布的子图，而非嵌入到目标子图内部。要实现嵌入效果，应该使用matplotlib.axes.Axes.inset_axes()方法，它可以在已有子图内创建新的嵌入子图，并通过参数精确控制位置和大小。

修改后的完整代码 #

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.gridspec import GridSpec

time = np.linspace(0, 10, 1000)
height = np.sin(time)
score = time**2 + height
distribution = np.random.normal(0, 1, len(time))

fig = plt.figure(figsize=(10, 5))
gs = GridSpec(nrows=1, ncols=2)

# 创建右侧主图
ax2 = fig.add_subplot(gs[:, 1])
ax2.plot(time, score)

# 在ax2内部创建极坐标嵌入子图
# bbox参数格式: [左, 下, 宽, 高]，取值范围是0-1（相对父子图的比例）
ax3 = ax2.inset_axes([0.05, 0.6, 0.35, 0.35], polar=True)
ax3.set_theta_zero_location("N")
ax3.plot(0 - 1.5708, 0, 'o', linewidth=2, color="k")

# 绘制填充区域
theta1 = np.linspace(-0.48332530310852967-1.5708,0.48332530310852967-1.5708, 100)
ax3.fill_between(theta1, -0.1, +0.3, color='r')
theta2 = np.linspace(0.48332530310852967-1.5708,1.449975909325589-1.5708, 100)
ax3.fill_between(theta2, -0.1, +0.3, color='b')
theta3 = np.linspace(1.449975909325589-1.5708,2.4166265155426485-1.5708, 100)
ax3.fill_between(theta3, -0.1, +0.3, color='r')
theta4 = np.linspace(2.4166265155426485-1.5708,3.3832771217597077-1.5708, 100)
ax3.fill_between(theta4, -0.1, +0.3, color='b')
theta5 = np.linspace(3.3832771217597077-1.5708,3.870223983066126-1.5708, 100)
ax3.fill_between(theta5, -0.1, +0.3, color='g')
theta6 = np.linspace(3.870223983066126-1.5708,4.836874589283185-1.5708, 100)
ax3.fill_between(theta6, -0.1, +0.3, color='r')
theta6 = np.linspace(4.836874589283185-1.5708,5.803525195500244-1.5708, 100)
ax3.fill_between(theta6, -0.1, +0.3, color='b')

ax3.set_ylim(-10,1)
ax3.grid(True)

plt.show()

关键说明 #

• inset_axes([left, bottom, width, height], polar=True)：其中left和bottom是嵌入子图在父子图中的相对位置（0为最左/最下，1为最右/最上），width和height是嵌入子图的相对尺寸，通过调整这四个值可以精确控制极坐标图的位置和大小。
• 原代码中add_subplot(111,polar=True)会直接覆盖整个画布，替换为inset_axes后就能将极坐标图嵌入到指定子图内部。

效果对比 #

当前效果：

期望效果（修改后可实现）：

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ali AlCapone