Efecto de zoom en los ejes

Introducción

Este tutorial te guiará sobre cómo crear un efecto de zoom utilizando matplotlib. El efecto de zoom te permitirá conectar y amplificar dos ejes diferentes.

Consejos sobre la VM

Una vez finalizada la inicialización de la VM, haz clic en la esquina superior izquierda para cambiar a la pestaña Cuaderno y acceder a Jupyter Notebook para practicar.

A veces, es posible que tengas que esperar unos segundos a que Jupyter Notebook termine de cargarse. La validación de operaciones no puede automatizarse debido a las limitaciones de Jupyter Notebook.

Si tienes problemas durante el aprendizaje, no dudes en preguntar a Labby. Proporciona retroalimentación después de la sesión y resolveremos rápidamente el problema para ti.

Importando las bibliotecas necesarias

En este paso, importaremos las bibliotecas necesarias para este tutorial. Importaremos matplotlib y las bibliotecas relevantes de mpl_toolkits.axes_grid1.

import matplotlib.pyplot as plt

from matplotlib.transforms import (Bbox, TransformedBbox,
                                   blended_transform_factory)
from mpl_toolkits.axes_grid1.inset_locator import (BboxConnector,
                                                   BboxConnectorPatch,
                                                   BboxPatch)

Definiendo la conexión entre los ejes

En este paso, definiremos la conexión entre los dos ejes. Esta función toma dos ejes como entradas, así como los valores mínimo y máximo para el eje x. Luego crea un cuadro delimitador y conecta los dos ejes.

def zoom_effect01(ax1, ax2, xmin, xmax, **kwargs):
    bbox = Bbox.from_extents(xmin, 0, xmax, 1)

    mybbox1 = TransformedBbox(bbox, ax1.get_xaxis_transform())
    mybbox2 = TransformedBbox(bbox, ax2.get_xaxis_transform())

    prop_patches = {**kwargs, "ec": "none", "alpha": 0.2}

    c1, c2, bbox_patch1, bbox_patch2, p = connect_bbox(
        mybbox1, mybbox2,
        loc1a=3, loc2a=2, loc1b=4, loc2b=1,
        prop_lines=kwargs, prop_patches=prop_patches)

    ax1.add_patch(bbox_patch1)
    ax2.add_patch(bbox_patch2)
    ax2.add_patch(c1)
    ax2.add_patch(c2)
    ax2.add_patch(p)

    return c1, c2, bbox_patch1, bbox_patch2, p

Creando el segundo eje con zoom

En este paso, crearemos el segundo eje con zoom. Esta función toma dos ejes como entradas. Luego crea un cuadro delimitador para el segundo eje y lo conecta al primer eje.

def zoom_effect02(ax1, ax2, **kwargs):
    tt = ax1.transScale + (ax1.transLimits + ax2.transAxes)
    trans = blended_transform_factory(ax2.transData, tt)

    mybbox1 = ax1.bbox
    mybbox2 = TransformedBbox(ax1.viewLim, trans)

    prop_patches = {**kwargs, "ec": "none", "alpha": 0.2}

    c1, c2, bbox_patch1, bbox_patch2, p = connect_bbox(
        mybbox1, mybbox2,
        loc1a=3, loc2a=2, loc1b=4, loc2b=1,
        prop_lines=kwargs, prop_patches=prop_patches)

    ax1.add_patch(bbox_patch1)
    ax2.add_patch(bbox_patch2)
    ax2.add_patch(c1)
    ax2.add_patch(c2)
    ax2.add_patch(p)

    return c1, c2, bbox_patch1, bbox_patch2, p

Conectando los ejes

En este paso, conectaremos los ejes y crearemos el efecto de zoom. Crearemos una figura con cuatro ejes y los conectaremos utilizando las funciones zoom_effect01 y zoom_effect02.

axs = plt.figure().subplot_mosaic([
    ["zoom1", "zoom2"],
    ["main", "main"],
])

axs["main"].set(xlim=(0, 5))
zoom_effect01(axs["zoom1"], axs["main"], 0.2, 0.8)
axs["zoom2"].set(xlim=(2, 3))
zoom_effect02(axs["zoom2"], axs["main"])

plt.show()

Resumen

En este tutorial, aprendimos cómo crear un efecto de zoom utilizando matplotlib. Primero definimos una función para conectar los ejes, y luego creamos una segunda función para crear el segundo eje con zoom. Finalmente, conectamos los ejes y creamos el efecto de zoom.