Matplotlib中如何让内嵌子图共享主图的轴样式？

我想要创建一个带有内嵌子图（inset figure）的图形，但内嵌子图并未共享主图的样式属性，如何强制内嵌子图共享主图的轴样式？

以下是我使用的代码：

def initializeFigure(xlabel, ylabel, scale= 'loglog',width='1col', height=None):
    import matplotlib as mpl
    from matplotlib import pyplot as plt

    # make sure defaults are used
    plt.style.use(['science', 'scatter'])
    plt.rcParams['text.usetex'] = True
    import matplotlib


 
    # Prepare figure width and height
    cm_to_inch = 0.393701 # [inch/cm]
     
    # Get figure width in inch
    if width == '1col':
        width = 8.8 # width [cm]
    elif width == '2col':
        width = 18.0 # width [cm]
    figWidth = width * cm_to_inch # width [inch]
     
 
    # Get figure height in inch
    if height is None:
        fig_aspect_ratio = 7.5/10.
        figHeight = figWidth * fig_aspect_ratio  # height [inch]
    else:
        figHeight = height * cm_to_inch # height [inch]
     
    # Create figure with right resolution for publication
    fig = plt.figure(figsize=(figWidth, figHeight), dpi=300)
 
 
    # Add axis object and select as current axis for pyplot
    ax = fig.add_subplot(111)
    plt.sca(ax)
    
    ax.tick_params(axis='both', which='minor',left=0,right=0,bottom=0, top=0, direction='out', labelsize='medium', pad=2)
    ax.tick_params(axis='both', which='major',left=1,right=0,bottom=1, top=0, direction='out', labelsize='small', pad=2) 
    
    
    if scale=='loglog':
       # ax.loglog(x,y, label =label)
        ax.set_yscale('log')
        ax.set_xscale('log')
    elif scale=='semilogy':
        ax.set_yscale('log')
    elif scale=='semilogx':
        ax.set_xscale('log')
    else:
        pass
    
    ax.set_ylabel(xlabel)
    ax.set_xlabel(ylabel)
    
     
    return fig, ax     


ylabel                 =r'$p(\delta \ell)$'
xlabel                 = r'$\delta \ell~[d_{i}]$'

fig, ax= initializeFigure(ylabel, xlabel,'2col')

plt.loglog(np.logspace(np.log10(1), np.log10(100), 1000), 1/np.logspace(np.log10(1), np.log10(100), 1000))

axins2 = ax.inset_axes([0.02, 0.02, 0.42, 0.42])
axins2.yaxis.set_label_position("right")
axins2.xaxis.set_label_position("top")
axins2.yaxis.tick_right()

x, y =  np.random.rand(100),np.random.rand(100)
axins2.plot(x, y )

解决方案 #

方法1：手动复制主图轴样式参数 #

内嵌子图不会自动继承主图的tick_params等自定义样式，直接将主图的轴配置参数复制给内嵌子图即可：

在创建axins2后，添加以下代码：

# 复制主图的major tick参数
axins2.tick_params(axis='both', which='major', **ax.tick_params(which='major'))
# 复制主图的minor tick参数
axins2.tick_params(axis='both', which='minor', **ax.tick_params(which='minor'))

若需同步更多属性（如刻度方向、标签大小），可直接提取主图属性赋值：

# 同步刻度方向
axins2.tick_params(direction=ax.tick_params()['direction'])
# 同步标签大小
axins2.tick_params(labelsize=ax.tick_params()['labelsize'])

方法2：封装样式配置函数 #

将轴样式配置逻辑封装为独立函数，主图和内嵌子图均可调用该函数应用相同样式，避免重复代码：

1. 添加样式配置函数：

def configure_axis_style(ax):
    ax.tick_params(axis='both', which='minor',left=0,right=0,bottom=0, top=0, direction='out', labelsize='medium', pad=2)
    ax.tick_params(axis='both', which='major',left=1,right=0,bottom=1, top=0, direction='out', labelsize='small', pad=2) 

2. 在initializeFigure函数中替换原ax.tick_params代码，调用该函数：

configure_axis_style(ax)

3. 创建内嵌子图后，同样调用该函数：

axins2 = ax.inset_axes([0.02, 0.02, 0.42, 0.42])
configure_axis_style(axins2)
# 保留内嵌子图的自定义轴位置设置
axins2.yaxis.set_label_position("right")
axins2.xaxis.set_label_position("top")
axins2.yaxis.tick_right()

方法3：通过rcParams全局统一配置 #

若希望所有轴（包括内嵌子图）自动应用相同样式，可将刻度配置添加到rcParams中，所有新建轴都会继承这些样式：

在initializeFigure函数的样式设置部分，添加以下代码：

plt.rcParams['xtick.direction'] = 'out'
plt.rcParams['ytick.direction'] = 'out'
plt.rcParams['xtick.major.size'] = 4
plt.rcParams['ytick.major.size'] = 4
plt.rcParams['xtick.minor.size'] = 0
plt.rcParams['ytick.minor.size'] = 0
plt.rcParams['xtick.labelsize'] = 'small'
plt.rcParams['ytick.labelsize'] = 'small'
# 按需添加其他统一样式参数

这样无需单独配置主图或内嵌子图，所有轴都会自动应用预设样式。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Jokerp