Matplotlib Pyplot标志/图中的情节

我正努力在matplotlib中实现一个简单的目标......我想在图形的右下方放一个小徽标或指示符，而不更改正在显示的轴或实际数据。 现在我的代码是：

fig = plt.figure()
plt.rcParams.update({'font.size': 15})

img = plt.imread('./path/to/image.png')
ax1 = fig.add_subplot(111)
ax1.yaxis.tick_left()
ax1.tick_params(axis='y', colors='black', labelsize=15)
ax1.tick_params(axis='x', colors='black', labelsize=15)

plt.grid(b=True, which='major', color='#D3D3D3', linestyle='-')

plt.scatter([1,2,3,4,5],[5,4,3,2,1], alpha=1.0)

plt.autoscale(enable=True, axis=u'both')

fig.savefig('figure.png')

我的输出如下。

现在将照片放在整个图表上 - 我想将它缩放到宽度和高度的20％（如果可能），并将其固定在右下角。 这也破坏了我的坐标轴，因为在这个输出中，我应该在x和y两个方向上都在0-100范围内。 任何解决这个问题的想法，缩放都是一个大问题。

编辑1：我已经尝试了下面的解决方案，并将问题链接到此处。 问题依赖于传递给imshow()的extent变量在引入新数据时不起作用。 例如，绘制来自数据框的散点图可能为0..1000和50..100，但使用范围不会显示标签或位置将关闭。

编辑2：使用fig.get_size_inches()获取图形长度并将该变量传递给extent似乎取得了一些进展。 显然，所有的matplotlib图形计算都是通过英寸来完成的，所以这可能是一个很有前途的领先。

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import matplotlib.image as image
import matplotlib.pyplot as plt

im = image.imread('debian-swirl.png')
fig, ax = plt.subplots()
ax.imshow(im, aspect='auto', extent=(0.4, 0.6, .5, .7), zorder=-1)
ax.yaxis.tick_left()
ax.tick_params(axis='y', colors='black', labelsize=15)
ax.tick_params(axis='x', colors='black', labelsize=15)
ax.grid(b=True, which='major', color='#D3D3D3', linestyle='-')
ax.scatter([1,2,3,4,5],[5,4,3,2,1], alpha=1.0)
plt.show()

我在左下角添加了一个png文件。 调整范围参数以设置徽标位置。

类似于：在不改变轴的情况下在matplotlib中缩放图像

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以下是Kirubaharan J对答案的修改，但将徽标的位置调整为图形的范围（但徽标本身的纵横比不保留）

import matplotlib.image as image
import matplotlib.pyplot as plt

im =image.imread('debian-swirl.png')
fig, ax = plt.subplots()
ax.yaxis.tick_left()
ax.tick_params(axis='y', colors='black', labelsize=15)
ax.tick_params(axis='x', colors='black', labelsize=15)
ax.grid(b=True, which='major', color='#D3D3D3', linestyle='-')
ax.scatter( [100,90,89,70], [55, 23,76,29], alpha=1.0)

plt.autoscale(enable=True, axis=u'both')

xrng=plt.xlim()
yrng=plt.ylim()
scale=.2 #the image takes this fraction of the graph
ax.imshow(im,aspect='auto',extent=(xrng[0],xrng[0] + scale*(xrng[1]-xrng[0]), yrng[0], yrng[0] + scale*(yrng[1]-yrng[0]) ), zorder=-1)
plt.xlim(xrng)
plt.ylim(yrng)

plt.show()

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