figsize = (a, b),其中figsize用来设置图形的大小,a为图形的宽, b为图形的高,单位为英寸。 figsize=(18,6) 设置长8英寸,高为6英寸的图形。 1.figure语法及操作 plt.figure()是新建一个画布。如果有多个图依次可视化的时候,需要使用,否则所有的图都显示在同一个画布中了。 使用plt.figure()的目的是创建一...
importnumpy as npimportmatplotlib.pyplot as plt x= np.arange(0, 100)#作图1plt.subplot(221) plt.plot(x, x)#作图2plt.subplot(222) plt.plot(x,-x)#作图3plt.subplot(223) plt.plot(x, x** 2) plt.grid(color='r', linestyle='--', linewidth=1,alpha=0.3)#作图4plt.subplot(224) plt...
例如,如果你想要设置像素单位,可以设置一个高的dpi值,这样图表的尺寸就会以像素为单位。 以下是一个使用figsize方法调整图表尺寸的示例代码: import matplotlib.pyplot as plt # 设置图表尺寸为宽度10英寸,高度6英寸 plt.figure(figsize=(10, 6)) # 绘制一些数据 x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [5, 3, ...
plt.figure(figsize=(10,4),dpi=100) # 2. 绘制图像 plt.plot([1,2,3,4,5,6,7],[10,15,13,18,16,20,10]) # 2.1 添加刻度 # 设置x,y 轴刻度 #x_ticks_label = ['Monday', 'Tuesday', 'Wednesday', 'Thursday', 'Friday', 'Saturday', 'Sunday'] x_ticks_label = ['星期{}'.form...
fig = plt.figure(figsize=(width, height)) width和height分别表示图形的宽度和高度(以英寸为单位)。 需要注意的是,figsize参数也可以在后续的绘图函数中使用,例如plt.plot或plt.scatter等,这样,每次调用这些函数时,都会自动创建一个具有指定大小的新图形。
import matplotlib.pyplot as plt import inspect plt.figure() #创建图例 <Figure size 432x288 with 0 Axes> 默认创建一个大小为432x288大小的画板(单位是像素) 如果我们定义尺寸则需要使用英寸单位,1英寸=72像素 plt.figure(figsize = (1,1)) <Figure size 72x72 with 0 Axes> plt.figure 创建画板...
matplotlib库，作为Python的强大图表制作工具，提供了丰富且灵活的绘图功能。在使用中，figsize参数是设置绘图幕布尺寸的关键。通过plt.figure函数，我们可以创建绘图区域。而figsize参数则用于指定该区域的大小，单位为英寸（inch）。默认情况下，如果没有提供figsize值，它会采用matplotlib的配置参数rcParams[“...
使用plt.figure和subplot来创建一个包含两个子图的图形：fig = plt.figure(figsize=(10, 6))# 创建温度子图（结果如下）ax1 = fig.add_subplot(2, 1, 1)ax1.plot(months, temperatures, 'r-o') # 红色圆点连线 ax1.set_title('Monthly Average Temperatures')ax1.set_ylabel('Temperature (°C)')#...
plt.figure()函数可以接受一些参数,用于设置图形窗口的属性,例如窗口大小、背景色等。常用的参数有: num:图形窗口的编号,用于区分不同的图形窗口。默认为None,表示自动分配一个编号。 figsize:图形窗口的大小,以英寸为单位,默认为(6.4, 4.8)。 dpi:图形窗口的分辨率,以每英寸的点数为单位,默认为100。 例如,可以通...
这是一个元组,表示图像的宽度和高度(以英寸为单位)。例如: import matplotlib.pyplot as plt plt.figure(figsize=(10, 6)) 这将创建一个10x6英寸的图像。 颜色你可以使用各种参数设置线条颜色、标记颜色等。例如: p.plot(x, y, color='red') # 线条颜色 p.scatter(x, y, color='blue') # 散点颜色...