add_axes()

`add_axes()` 是 Matplotlib 库中用于在现有的 Figure 中动态添加一个新的 Axes 的方法。这个方法通常在已经存在一个 Figure 但是需要额外增加一个坐标轴的情况下使用。`add_axes()` 接受四个参数：左边界比例（left）、宽度的比例（width）、底部边界比例（bottom）和高度的比例（height），以及一个可选的坐标系位置元组（如 (0, 0) 表示左下角坐标）。

例如：

import matplotlib.pyplot as plt

# 假设我们已经有了一个 Figure
fig = plt.figure()

# 添加一个新坐标轴到图的右上部分，宽度占整个图的50%，高度占30%
ax = fig.add_axes([0.7, 0.7, 0.4, 0.3])  # 参数解释：[left, bottom, width, height]

# 现在 ax 就是一个新的坐标轴，我们可以在这个轴上绘制数据
ax.plot([1, 2, 3])

# 显示图
plt.show()

通过这种方式，你可以非常方便地在现有图形的基础上添加额外的坐标轴，这对于复杂的可视化需求很有帮助。

相关问题

add_axes()和add_subplot()的区别

`add_axes()` 和 `add_subplot()` 都是 Matplotlib 库中的函数，用于在现有图形中添加新的坐标轴，但它们有不同的用途：

1. **add_subplot()**：这是一个更常用的方法，它是在当前图像网格上预先定义好的网格格子内添加一个新的子图。`add_subplot()` 函数接受三个参数，分别表示网格的行数、列数和子图的位置索引，例如 `(row, col, index)`。如果你需要创建一个新的独立小图，可以先使用 `plt.figure()` 创建一个新的 figure 对象，然后在这个 figure 上添加 subplot。

   fig = plt.figure()
   ax1 = fig.add_subplot(2, 2, 1)  # 创建一个2x2网格中的第一个子图

2. **add_axes()**: 这个函数则更为灵活，允许你在任意位置添加一个全新的、独立的坐标轴。你需要手动指定 x 轴和 y 轴的范围以及子图的位置。这通常用于不在预设网格内的特殊布局或自定义坐标系。

   fig, ax2 = plt.subplots()  # 创建一个新 figure 和 axes
   rect = [0.6, 0.6, 0.3, 0.3]  # 指定子图的位置在右下角
   ax2 = fig.add_axes(rect)

简而言之，`add_subplot()` 更适合创建网格中的常规子图，而 `add_axes()` 则提供更大的灵活性以定制非标准的绘图区域。

fig = plt.figure(figsize=frame_param.long_fig[0], dpi=frame_param.long_fig[1]) geo_axes, proj_1 = axes_helper.get_geo_axes(fig, frame_param.long_fig_geosize) show_fig_logo(fig) colorbar_axes = fig.add_axes(frame_param.colorbar_axes) ct = ColorTable() rc12 = ct.ColorRecords['ARI'] # 填色 v = sta_ari1['ARI'] x, y = sta_ari1['lon'], sta_ari1['lat'] cs = geo_axes.scatter(x, y, s=100, c=sta_ari1['ARI'], cmap='Blues', linewidths=1, edgecolor='black', alpha=0.75) # 添加颜色条 # 填图 meb.set_customized_shpfile_list([r"F:\maskout\安徽"]) # shp掩膜 #colorbar_axes.text(1,rc12.Level[0],'单位：'+rc12.Unit,fontsize=16,fontproperties = song_fontprop,color='Black') cb = plt.colorbar(cs, cax=colorbar_axes, orientation='vertical') cb.set_ticklabels(rc12.RetStrLevel()) geo_axes.spines['geo'].set_visible(False) # plt.imshow(img_logo) # geo_axes.imshow(img_logo) # 制作表格 subdir_time = datetime.datetime.strptime(subdir, '%Y%m%d%H') b_time = subdir_time + timedelta(hours=leadtime) table_axes = fig.add_axes(frame_param.long_fig_tablesize) plt.sca(table_axes) table_axes.text(-1.3, 0.93, '安徽省降水历史重现期图', color='r', fontsize=35, fontproperties=hei_fontpropeti) table_axes.text(-0.8, 0.85, '起:' + subdir_time.strftime('%m月%d日%H时\n') + '止:' + b_time.strftime('%m月%d日%H时'), color='k', fontsize=20, fontproperties=hei_fontpropeti) axes_helper.axes_edge_dele(table_axes)我想把fig比例更改但是不影响table_axes在fig中的位置

你可以尝试使用subplot2grid()函数，它可以在一个fig中创建多个子图，并且可以指定每个子图的大小和位置。你可以先确定table_axes在fig中的位置，然后根据需要更改其他子图的大小和位置。以下是一个示例代码，你可以根据自己的需要进行修改：

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建fig和子图
fig = plt.figure(figsize=(10, 8))
table_axes = plt.subplot2grid((4, 4), (0, 0), colspan=4, rowspan=3)
geo_axes = plt.subplot2grid((4, 4), (3, 0), colspan=3, rowspan=1)
colorbar_axes = plt.subplot2grid((4, 4), (3, 3), colspan=1, rowspan=1)

# 设置table_axes的内容
table_axes.text(0.5, 0.5, 'Table', ha='center', va='center')

# 设置geo_axes的内容
geo_axes.text(0.5, 0.5, 'Geo Axes', ha='center', va='center')

# 设置colorbar_axes的内容
colorbar_axes.text(0.5, 0.5, 'Colorbar', ha='center', va='center')

# 调整子图之间的间距
plt.subplots_adjust(left=0.1, bottom=0.1, right=0.9, top=0.9, wspace=0.4, hspace=0.4)

# 显示图形
plt.show()

在这个例子中，我们使用了plt.subplot2grid()函数来创建了一个4x4的网格，然后指定table_axes的位置为(0,0)，大小为3x4，geo_axes的位置为(3,0)，大小为1x3，colorbar_axes的位置为(3,3)，大小为1x1。你可以根据需要修改这些参数来更改子图的大小和位置。