¿Cómo agregar ejes a una figura en Matplotlib con Python?

Matplotlib es una biblioteca en Python que se utiliza para crear figuras y proporcionar herramientas para personalizarlas. Permite graficar diferentes tipos de datos, figuras geométricas. En este artículo, veremos cómo agregar ejes a una figura en matplotlib.

Podemos agregar ejes a una figura en matplotlib pasando un argumento de lista en el método add_axes() .

Sintaxis: matplotlib.pyplot.figure.add_axes(rect)

Parámetros:

rect: este parámetro son las dimensiones [xmin, ymin, dx, dy] de los nuevos ejes. Toma los siguientes elementos como argumentos en la lista:

• xmin: Coordenada horizontal de la esquina inferior izquierda.
• ymin: Coordenada vertical de la esquina inferior izquierda.
• dx: Ancho de la subparcela.
• dy: Altura de la subparcela.

Devoluciones: este método devuelve la clase de ejes que depende de la proyección utilizada. 

A continuación se muestran algunos programas que muestran cómo agregar ejes a una figura en matplotlib:

Ejemplo 1:

# Importing library
import matplotlib
  
# Create figure() objects
# This acts as a container
# for the different plots
fig = matplotlib.pyplot.figure()
  
# Creating axis
# add_axes([xmin,ymin,dx,dy])
axes = fig.add_axes([0.5, 1, 0.5, 1])
  
# Depict illustration
fig.show()

Producción:

Ejemplo 2:

# Importing library
import matplotlib
  
# Create figure() objects
# This acts as a container 
# for the different plots
fig=matplotlib.pyplot.figure() 
  
# Creating two axes
# add_axes([xmin,ymin,dx,dy])
axes=fig.add_axes([0,0,2,2]) 
axes1=fig.add_axes([0,1,2,2])
  
# Depict illustration
fig.show()

Producción:

Ejemplo 3:

# Import libraries
import matplotlib
import numpy
  
# Create figure() objects
# This acts as a container
# for the different plots
fig = matplotlib.pyplot.figure()
  
# Generate line graph
x = numpy.arange(0, 1.414*2, 0.05)
y1 = numpy.sin(x)
y2 = numpy.cos(x)
  
# Creating two axes
# add_axes([xmin,ymin,dx,dy])
axes1 = fig.add_axes([0, 0, 1, 1])
axes1.plot(x, y1)
axes2 = fig.add_axes([0, 1, 1, 1])
axes2.plot(x, y2)
  
# Show plot
plt.show()

Producción: