Matplotlib嵌入放大子图功能异常，求助解决方法

我尝试在Matplotlib中为现有图表添加指定区域的放大子图，编写了如下最小可复现代码：

import numpy as np # linear algebra
import pandas as pd # data processing, CSV file I/O (e.g. pd.read_csv)

#Loading Data
data = pd.read_csv("lol.csv")
data.head()

import matplotlib.pyplot as plt
ypoints = np.array(data['KDA'])
xpoints = np.array(data['Win/Lose'])

from mpl_toolkits.axes_grid1.inset_locator import mark_inset, inset_axes
ax = plt.subplot(1, 1, 1)
ax.scatter(xpoints, ypoints)
ax.set_xlabel("Win/Loss")
ax.set_ylabel("KDA")
axins = ax.inset_axes([0.3, 0.3, 0.47, 0.47])
x1, x2, y1, y2 = 0, 0, -0.5, 6.5
axins.set_xlim(x1, x2)
axins.set_ylim(y1, y2)

ax.indicate_inset_zoom(axins, edgecolor="black")

当前生成的图表效果不符合预期，我希望实现类似示例中的放大嵌入效果，请问该如何解决？

你的代码存在几个关键问题，对应修改如下：

• 错误的放大区域范围
  你设置的x1, x2 = 0, 0会让子图的x轴范围为0到0，相当于没有宽度，这会导致子图无法正常显示放大内容。需要根据实际数据设置合理的x轴范围，比如如果Win/Lose是0和1的二元值，想放大0对应的区域，应该设置x1, x2 = -0.2, 0.2（给点缓冲空间）。

• 未在子图中绘制数据
  你创建了嵌入子图axins，但没有在这个子图上绘制对应的散点数据，所以子图是空的。需要在axins上重新绘制数据：

  axins.scatter(xpoints, ypoints)
  

• 使用正确的标记放大区域的方法
  你用了ax.indicate_inset_zoom，但结合mpl_toolkits.axes_grid1.inset_locator的话，更合适的是用mark_inset来标记主图中的放大区域，它能画出连接主图和子图的指示线。

修改后的完整代码：

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

# 加载数据
data = pd.read_csv("lol.csv")
ypoints = np.array(data['KDA'])
xpoints = np.array(data['Win/Lose'])

# 创建主图
ax = plt.subplot(1, 1, 1)
ax.scatter(xpoints, ypoints)
ax.set_xlabel("Win/Loss")
ax.set_ylabel("KDA")

# 创建嵌入子图
axins = ax.inset_axes([0.3, 0.3, 0.47, 0.47])
# 设置合理的放大区域范围，这里假设放大Win/Lose=0的区域，x轴给缓冲
x1, x2, y1, y2 = -0.2, 0.2, -0.5, 6.5
axins.set_xlim(x1, x2)
axins.set_ylim(y1, y2)
# 在子图绘制数据
axins.scatter(xpoints, ypoints)
# 标记主图中的放大区域，连接子图
mark_inset(ax, axins, loc1=2, loc2=4, fc="none", ec="black")

plt.show()

额外说明：

• mark_inset的loc1和loc2参数用来设置指示线在子图上的位置，可根据需求调整（比如1=左上，2=右上，3=右下，4=左下）。
• 如果Win/Lose是其他数值类型，需要对应调整x1和x2的范围，确保包含你想放大的目标区域。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Joyanta J. Mondal