Matplotlib 如何将一个pyplot图形叠加到另一个pyplot图形上

搜索很容易揭示如何在一个图形上绘制多个图表，无论是使用相同的打印轴、第二个y轴还是子图。更难发现的是如何将一个图形叠加到另一个图形上，类似这样：

该图像是使用位图编辑器来覆盖图像的。我创建单独的情节没有困难，但不知道如何组合它们。我希望一行代码就足够了，但它是什么？以下是我的想象：

    bigFig = plt.figure(1, figsize=[5,25])
    ...
    ltlFig = plt.figure(2)
    ...
    bigFig.overlay(ltlFig, pos=[x,y], size=[1,1])

我已经确定我可以使用figure.add_轴，但要获得正确的重叠图位置非常困难，因为参数是分数，而不是第一个图中的x，y值。它还[在我看来-我错了吗？]对图表的绘制顺序进行了限制，因为在依次添加其他绘图之前，必须先完成主绘图

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什么是pyplot方法实现了这一点？

要创建插入轴，您可以使用

mpl\u工具包。轴网格1。插入定位器。插入轴

插入轴在轴坐标中的位置
插入轴在数据坐标中的位置
以上两种方法产生相同的图


（有关此解决方案的可能缺点，请参见）
问题是如何在数据坐标中定位插入轴？在这种情况下，您还需要知道数据坐标中轴的宽度和高度，对吗？这通常是不需要的，因为人们需要事先知道绘图的数据范围，因此通常使用相对图形或轴坐标。“问题是如何在数据坐标中定位插入轴？”是的，是的，理想情况下，继续在主轴和插入轴上绘制点。“在这种情况下，您还需要知道数据坐标中轴的宽度和高度，对吗？”如果我理解正确，不一定。假设我有一个大的数字，5“x25”，上面画着一些任意的（x，y）数据点。我希望以特定的（x，y）绘制插入轴，并使插入轴的大小为1“x 1”。我不认为这意味着我也需要知道数据坐标中插入轴的宽度和高度。（我还考虑过提前准备插入图，将它们保存为JPG或其他格式，然后找到某种方法将它们作为图像资源添加到特定数据点的图形中。但如果可以，我总是希望避免写入文件系统。）（将图像添加到轴上，但可能会降低质量。无需将图像保存到光盘，可以使用文件缓冲区。）当我要将图B（此处为“插入轴”）覆盖到图a（此处为“图”或“ax”）上时，这非常有效仅包含一个绘图。但有时图B实际上是包含在单个图中的子绘图的2x5矩阵。您有解决方案吗？可能您混淆了图形和轴这两个术语？当然，您可以按上述方式创建插入轴B1、B2、…、B10。是的，我可以依次添加多个插入轴，但请插入考虑到我想在一个大图形的轴上插入一个包含2x5子图的点（10000，300）的图。考虑每个子图应该是1×1。.使用插入轴单独添加子批次，我可以使用您显示的方法轻松放置第一个。但是我应该将第二个放置在哪里？我希望它位于第一个的右侧一英寸，但是（x，y）是什么在这一点上的值？一次覆盖整个图形（包括所有子图形）会更简单。只是要清楚。您不能在图形上覆盖图形；至少不能用matplotlib的术语。相反，您有一个图形和多个子图形或轴。您可以自由定位这些轴。但请注意，如果您在图形中定位多个轴数据坐标一旦放大或缩小绘图，它们可能很容易重叠。因为这个答案显然没有解决您的问题，那么先在问题中指定确切的问题如何？否则我将再次回答，然后您在评论中再次告诉我，这实际上不是您想要的。双方都感到沮丧。
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.axes_grid1.inset_locator import inset_axes

fig, ax= plt.subplots()

inset_axes = inset_axes(ax,
                    width=1,                     # inch
                    height=1,                    # inch
                    bbox_transform=ax.transAxes, # relative axes coordinates
                    bbox_to_anchor=(0.5,0.5),    # relative axes coordinates
                    loc=3)                       # loc=lower left corner

ax.axis([0,500,-.1,.1])
plt.show()

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

fig, ax= plt.subplots()

inset_axes = inset_axes(ax,
                    width=1,                     # inch
                    height=1,                    # inch
                    bbox_transform=ax.transData, # data coordinates
                    bbox_to_anchor=(250,0.0),    # data coordinates
                    loc=3)                       # loc=lower left corner

ax.axis([0,500,-.1,.1])
plt.show()