Как изменить размер графика и фигуры в Matplotlib
Last updated
Last updated
В этом руководстве вы узнаете, как изменить размеры графика и фигуры в Matplotlib. Визуализация данных - ценный инструмент, который поможет вам передать информацию. Возможность точно настраивать размеры ваших графиков дает вам гибкость для получения желаемых результатов. Это позволяет создавать готовые к печати визуализации.
К концу этого урока вы научитесь:
Как изменить размер сюжета и фигуры, используя измерения в дюймах
Как установить DPI графика и рисунка
Как изменить размер участка в зависимости от его размера
Оглавление
Чтобы следовать этому руководству шаг за шагом, скопируйте и вставьте код ниже в ваш любимый редактор кода. В данном руководстве мы будем использовать простой график, чтобы особо сосредоточиться на том, как изменить размер фигуры вашего графика в Matplotlib.
Давайте разберем, что мы здесь сделали:
Мы загрузили модуль pyplot как plt
Мы определили значения x как значения от 1 до 10.
Затем мы использовали понимание списка Python, чтобы определить значения y как квадрат каждого значения x.
Затем мы передали эти переменные в функцию plt.plot().
Наконец, мы использовали метод .show()
для отображения визуализации.
Один из самых простых и выразительных способов изменения размера графика в Matplotlib - использовать аргумент figsize=
. Как указывает название аргумента, он применяется к фигуре в Matplotlib. Из-за этого нам сначала нужно создать фигуру, в которой будет размещен наш график.
Давайте посмотрим, как мы можем это сделать:
В приведенном выше коде мы обратились к Figure
, который был создан по умолчанию. В приведенном выше коде мы задали параметр figsize=
, чтобы указать размер фигуры, который мы хотим использовать. Мы передали кортеж, содержащий ширину и длину в дюймах.
Если вы привыкли работать в сантиметрах, вам сначала нужно перевести измерение в сантиметры. Это можно сделать, умножив значение в дюймах на 2.54, чтобы пересчитать его в сантиметры.
Matplotlib позволяет подготавливать отчеты, оптимизированные для печати. Чтобы более тонко настроить ваши печатные отчеты, вы также можете контролировать DPI ваших графиков. По умолчанию Matplotlib использует DPI в 100 пикселей на дюйм. Для изменения этого параметра вы можете использовать параметр dpi=
в объекте figure.
Давайте изменим DPI на 200 пикселей на дюйм:
В следующем разделе вы научитесь использовать Matplotlib для индивидуальной настройки ширины и высоты.
Matplotlib также предлагает способы более явного определения высоты и ширины по отдельности, используя функции set_fightheight()
и set_figwidth()
. В то время как предыдущий раздел показал вам, как изменить размер одним аргументом, эти функции дают вам возможность модифицировать эти параметры индивидуально.
Давайте посмотрим, как мы можем использовать эти функции для изменения размера нашего графика в Matplotlib:
Давайте разберем, что мы здесь сделали:
Мы объявили объект-фигуру
Затем мы использовали функции set_figwidth()
и set_figheight()
для контроля размера изображения.
Мы затем объявили оси подграфика и добавили наш график
В следующем разделе вы узнаете, как использовать rcParams
в Matplotlib для изменения размеров графиков.
Мы можем изменить размер фигуры в Matplotlib глобально, используя доступные rcParams
. Это позволяет вам создавать множество визуализаций, изменяя размер только один раз. Это может быть очень полезным, когда вам нужно сгенерировать несколько графиков и требуется, чтобы все они были одинакового размера.
Давайте посмотрим, как мы можем использовать rcParams
для управления размером фигуры в Matplotlib:
В приведенном выше коде мы обратились к ключу словаря rcParams figure.figsize
, чтобы передать кортеж, содержащий ширину и высоту фигуры.
В этом учебнике вы научились изменять размер фигуры графика Matplotlib. Вы узнали, как изменить размер графика с помощью параметра figsize=
. Затем вы узнали, как использовать функции объекта figure, функции set_figheight()
и set_figwidth()
, чтобы изменить размер графика Matplotlib. Наконец, вы узнали, как использовать rcParams для изменения размера графика Matplotlib. Вы также узнали, как управлять DPI визуализации Matplotlib.
Чтобы узнать больше о смежных темах, ознакомьтесь с приведенными ниже учебными пособиями:
Построение графиков на Python с помощью Matplotlib
Гистограммы Matplotlib – узнайте все, что вам нужно знать
Линейные диаграммы Matplotlib – узнайте все, что вам нужно знать