Matplotlib 支持在子图中继续创建子图以实现复杂布局。详细介绍两种核心方法：基于 axes 对象的 inset_axes 方法和基于 fig 对象的 add_axes 方法。通过对比坐标系统、参数设置及适用场景，帮助开发者掌握嵌套绘图技巧，解决数据可视化中的局部放大与组合展示需求。文章包含详细代码示例、参数解析及常见问题解决方案。
Matplotlib 是 Python 中最常用的数据可视化库之一，支持丰富的图表类型和复杂的布局控制。在实际科研绘图或工程报告中，经常需要在一张主图中嵌入局部放大图、多尺度对比图或组合式图表。这种在一个子图中继续创建子图的技术被称为'子图嵌套'。
本文总结了两种实现子图嵌套的核心方法：基于 axes 对象的 inset_axes 方法和基于 fig 对象的 add_axes 方法。通过深入解析两者的坐标系统差异、参数配置及适用场景，帮助开发者掌握 Matplotlib 的高级布局技巧。
inset_axes 是 Axes 对象的方法，只能在已经存在的子图（axes）内部插入新的子图。这意味着它适合用于在主图的某个区域内展示细节，例如局部放大或叠加辅助信息。
注意： 该方法必须在 axes 对象上调用，不能在 figure 对象上直接调用，否则会报错。
调用 ax.inset_axes(extent, transform=None) 时，主要涉及以下参数：
[left, bottom, width, height]。
以下示例演示如何在第一个子图中插入一个占其尺寸一定比例的子图。
import matplotlib.pyplot as plt
# 设置字体
font1 = {'family': 'Times New Roman', 'size': 15, 'weight': 'bold'}
fig = plt.figure(figsize=(8, 4))
# 创建两个主子图
ax1 = fig.add_subplot(121)
ax1.plot([1, 2, 3], [1, 2, 3])
ax1.set_title('Main Plot 1', font1)
ax2 = fig.add_subplot(122)
ax2.plot([1, 2, 3], [3, 2, 1])
ax2.set_title('Main Plot 2', font1)
# 在 ax1 中插入嵌套子图
# extent: [左下 x%, 左下 y%, 宽度 %, 高度 %]
extent1 = [0.1, 0.3, 0.6, 0.6]
ax1_inset = ax1.inset_axes(extent1)
ax1_inset.plot([1, 2, 3], [1, 2, 3], color='red')
ax1_inset.set_title('Inset Detail', font1)
plt.show()
当需要精确对齐数据点时，可使用数据坐标系。
import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure(figsize=(10, 5))
ax = fig.add_subplot(111)
ax.plot([1, 2, 3, 4, 5], [1, 4, 9, 16, 25])
ax.set_xlim(0, 6)
ax.set_ylim(0, 30)
# 使用数据坐标定义范围：[x_min, y_min, width, height]
axes_rect = [2, 5, 2, 10]
ax_inset = ax.inset_axes(axes_rect, transform=ax.transData)
ax_inset.plot([2, 3, 4], [4, 9, 16], color='blue')
ax_inset.set_title('Zoomed Region')
plt.show()
add_axes 是 Figure 对象的方法，直接在画布上添加一个新的 axes 对象。它不受现有子图的限制，可以覆盖在其他图形元素之上，适合构建完全自定义的复杂布局。
注意： 该方法必须在 figure 对象上调用，不能在 axes 对象上调用。
调用 fig.add_axes([left, bottom, width, height]) 时：
import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure(figsize=(5, 5))
# 在 figure 上绘制基础内容
fig.text(0.5, 0.5, 'Background Content', ha='center', va='center')
# 添加一个嵌套 axes
# 位置：距离左边 20%，底部 60%，宽 35%，高 20%
axes1 = fig.add_axes([0.20, 0.60, 0.35, 0.2])
axes1.plot([1, 2, 3], [1, 2, 3])
axes1.set_title('Custom Position')
plt.show()
| 特性 | inset_axes (Axes) | add_axes (Figure) |
|---|---|---|
| 调用对象 | axes 实例 | figure 实例 |
| 坐标基准 | 默认为 axes 内部比例，可切换为数据坐标 | 始终为 figure 整体比例 |
| 层级关系 | 属于父 axes 的子容器，受父 axes 裁剪影响 | 独立于 axes 网格，可自由重叠 |
| 适用场景 | 局部放大、细节展示、相对定位 | 自由布局、跨子图覆盖、绝对定位 |
选择建议：
inset_axes。add_axes。transform=ax.transData 使用。嵌套子图默认可能带有白色背景，可通过设置 facecolor 属性使其透明或与背景融合。
ax_inset.patch.set_facecolor('none') # 去除背景色
ax_inset.spines['bottom'].set_visible(False) # 隐藏底部边框
嵌套子图可能会产生重复的刻度标签。建议在嵌套子图中关闭不必要的刻度显示，保持界面整洁。
ax_inset.tick_params(labelbottom=False, labelleft=False)
为了清晰展示嵌套区域与原图的关系，可以使用 ConnectionPatch 绘制连接线。
from matplotlib.patches import ConnectionPatch
conn = ConnectionPatch(xyA=(2, 4), coordsA='data', xyB=(0.5, 0.5), coordsB='axes fraction',
axesA=ax, axesB=ax_inset, color='gray', linestyle='--')
fig.add_artist(conn)
Matplotlib 提供了灵活的嵌套绘图能力，inset_axes 和 add_axes 分别满足了不同层级的布局需求。理解两者的坐标系统和调用对象是正确使用的前提。通过合理组合这两种方法，配合样式定制，可以构建出专业且信息密度高的可视化图表，满足学术论文及工程报告的高标准要求。
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