Matplotlib倒轴场景下inset_locator使用问题：嵌入子图边角连接错误

这个问题的根源在于：当你把坐标轴设为从最大值到最小值（反转）时，inset_locator默认的定位逻辑是基于视觉上的归一化坐标（也就是transAxes，(0,0)对应主图左下角，(1,1)对应主图右上角），但你的预期可能是基于数据坐标的边角，两者的方向差异就导致了子图边缘连错位置。

下面给你两种实用的解决方案：

方案一：用ax.inset_axes()（推荐，Matplotlib 3.0+支持） #

这个方法直接用归一化比例定义inset的位置，完全不受数据轴方向的影响，非常直观。参数格式是[left, bottom, width, height]，四个值都是0到1之间的小数：

• left：inset左边缘距离主图左边缘的比例
• bottom：inset下边缘距离主图下边缘的比例
• width/height：inset的宽高占主图对应维度的比例

举个例子，要在主图右上角放一个占25%宽高的inset：

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots()
# 设置倒轴
ax.set_xlim(3, 1)
ax.set_ylim(3, 1)
ax.plot([1,2,3], [3,2,1])

# 定位inset到右上角区域
inset_ax = ax.inset_axes([0.7, 0.7, 0.25, 0.25])
inset_ax.plot([1,2,3], [1,2,3])
# 可选：让inset的轴方向和主图一致
inset_ax.set_xlim(3, 1)
inset_ax.set_ylim(3, 1)

plt.show()

方案二：基于数据坐标定位（用inset_locator.inset_axes()） #

如果需要严格基于数据坐标来放置inset，可以通过bbox_transform绑定主图的数据坐标系统，这样定位逻辑就会和倒轴的方向匹配：

import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.axes_grid1.inset_locator import inset_axes

fig, ax = plt.subplots()
ax.set_xlim(3, 1)
ax.set_ylim(3, 1)
ax.plot([1,2,3], [3,2,1])

# 用数据坐标定义inset的位置：x范围1~1.5，y范围2.5~3
# bbox_to_anchor格式是(x0, y0, width, height)，对应数据坐标
inset_ax = inset_axes(ax, width="100%", height="100%",
                      bbox_to_anchor=(1, 2.5, 0.5, 0.5),
                      bbox_transform=ax.transData,
                      loc=3)  # 让inset的左下角对齐bbox的左下角
inset_ax.plot([1,2,3], [1,2,3])

plt.show()

这里的loc参数是相对于bbox_to_anchor的位置，比如loc=3表示inset的左下角对齐bbox的左下角，完全匹配数据轴的方向逻辑。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者DerWeh