Изменить размер рисунка в Matplotlib
Matplotlib — одна из наиболее широко используемых библиотек визуализации данных в Python. Большая часть популярности Matplotlib связана с его параметрами настройки — вы можете настроить практически любой элемент из его иерархии объектов.
В этом уроке мы рассмотрим, как изменить размер фигуры в Matplotlib.
Создание сюжета
Сначала создадим простой график на фигуре:
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.arange(0, 10, 0.1) y = np.sin(x) plt.plot(x, y) plt.show() Здесь мы построили синусоидальную функцию, начиная от 0 и до 10 с шагом 0.1 . Выполнение этого кода дает:
Объект Figure , если явно не создан, создается по умолчанию и содержит все элементы, которые мы можем и не можем видеть. Изменение размера Figure , в свою очередь, изменит размер наблюдаемых элементов.
Давайте посмотрим, как можно изменить размер фигуры.
Изменить размер рисунка в Matplotlib
Установите аргумент figsize
Во-первых, самый простой способ изменить размер фигуры — использовать аргумент figsize . Вы можете использовать этот аргумент либо при инициализации Pyplot, либо в существующем объекте Figure .
Давайте сначала изменим его во время инициализации:
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.arange(0, 10, 0.1) y = np.sin(x) plt.figure(figsize=(3, 3)) plt.plot(x, y) plt.show() Здесь мы получили доступ к экземпляру Figure , который был создан по умолчанию, и передали аргумент figsize . Обратите внимание, что размер определяется в дюймах, а не в пикселях. В результате получится фигура размером 3 на 3 дюйма:
Перед построением переменных важно установить размер фигуры.
Matplotlib / PyPlot в настоящее время не поддерживают размеры метрик, однако легко написать вспомогательную функцию для преобразования между ними:
def cm_to_inch(value): return value/2.54 А затем отрегулируйте размер графика следующим образом:
plt.figure(figsize=(cm_to_inch(15),cm_to_inch(10))) Это создаст участок размером 15 см на 10 см:
В качестве альтернативы, если вы создаете объект Figure для своего сюжета, вы можете сразу назначить размер:
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.arange(0, 10, 0.1) y = np.sin(x) z = np.cos(x) fig = plt.figure(figsize=(8, 6)) # Adds subplot on position 1 ax = fig.add_subplot(121) # Adds subplot on position 2 ax2 = fig.add_subplot(122) ax.plot(x, y) ax2.plot(x, z) plt.show() Здесь мы явно присвоили объекту возвращаемое значение функции figure() . Затем мы можем добавить оси к этой фигуре, чтобы создать несколько подзаголовков и построить на них график.
Мы использовали функцию add_subplot() , которая принимает ряд числовых значений. Первое число указывает, сколько строк вы хотите добавить к фигуре, второе число указывает, сколько столбцов вы хотите добавить, а третье число указывает номер графика, который вы хотите добавить.
Это означает, что если вы перейдете 111 в функцию add_subplots() , к рисунку будет добавлен один новый подзаголовок. Между тем, если бы вы использовали числа 221 , полученный график имел бы четыре оси с двумя столбцами и двумя строками, а формируемый вами подзаголовок находится в 1-й позиции.
Этот код приводит к:
Установите высоту и ширину фигуры в Matplotlib
Вместо аргумента figsize мы также можем установить высоту и ширину фигуры. Это можно сделать либо с помощью функции set() с figheight и figwidth , или через функции set_figheight() и set_figwidth() .
Первый позволяет вам написать одну строку для нескольких аргументов, а второй предоставляет более читаемый код.
Пойдем со вторым вариантом:
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.arange(0, 10, 0.1) y = np.sin(x) z = np.cos(x) fig = plt.figure() fig.set_figheight(5) fig.set_figwidth(10) # Adds subplot on position 1 ax = fig.add_subplot(121) # Adds subplot on position 2 ax2 = fig.add_subplot(122) ax.plot(x, y) ax2.plot(x, z) plt.show() Этот код приводит к:
Наконец, вы также можете использовать эту функцию set_size_inches() :
fig = plt.figure() fig.set_size_inches(10, 5) # Adds subplot on position 1 ax = fig.add_subplot(121) # Adds subplot on position 2 ax2 = fig.add_subplot(122) ax.plot(x, y) ax2.plot(x, z) plt.show() И это работает так же, как установка аргумента figsize или использование двух функций:
Как изменить размер вызываемого окна с графиком matplotlib
Как я могу регулировать ширину/высоту/название окна, которое открывается при создании графика с помощью matplotlib? 
Чтобы получилось например такое окно: 
Отслеживать
задан 26 фев 2021 в 21:55
143 1 1 серебряный знак 11 11 бронзовых знаков
Почитайте, наконец, документацию и туториалы, чтоли.
26 фев 2021 в 23:29
1 ответ 1
Сортировка: Сброс на вариант по умолчанию
import matplotlib as plt fig, ax = plt.subplots() fig.set_size_inches(w,h) где w и h ширина и высота, где значения надо указывать в дюймах (10х10) у меня уже половина всего экрана. А что касается названия окна, то его изменить можно следующим образом:
fig = pylab.gcf() fig.canvas.set_window_title('Graph') Как увеличить размер графика в Matplotlib
Вы можете использовать следующий синтаксис, чтобы увеличить размер одного графика в Matplotlib:
import matplotlib.pyplot as plt #define figure size in (width, height) for a single plot plt.figure(figsize=(3,3)) И вы можете использовать следующий синтаксис, чтобы увеличить размер всех графиков Matplotlib в записной книжке:
import matplotlib.pyplot as plt #define figure size in (width, height) for all plots plt.rcParams ['figure.figsize'] = [10, 7] В следующих примерах показано, как использовать этот синтаксис на практике.
Пример 1: увеличение размера одного графика Matplotlib
Предположим, мы создаем следующий линейный график в Matplotlib:
import matplotlib.pyplot as plt #define x and y x = [1, 6, 10] y = [5, 13, 27] #create plot of x and y plt.plot (x, y) plt.show() 
По умолчанию (ширина, высота) графика Matplotlib (6.4, 4.8).
Однако мы можем использовать следующий синтаксис, чтобы увеличить размер графика до любых размеров, которые нам нужны:
import matplotlib.pyplot as plt #define plot size plt.figure(figsize=(5,8)) #define x and y x = [1, 6, 10] y = [5, 13, 27] #create plot of x and y plt.plot (x, y) plt.show() 
Пример 2: увеличение размера всех графиков Matplotlib
В следующем коде показано, как установить размер графика для всех графиков Matplotlib в записной книжке:
import matplotlib.pyplot as plt #define plot size for all plots plt.rcParams ['figure.figsize'] = [10, 4] #define first dataset x = [1, 6, 10] y = [5, 13, 27] #create first plot plt.plot (x, y) plt.show() #define second dataset x2 = [1, 6, 10] y2 = [5, 19, 12] #create second plot plt.plot (x2, y2) plt.show() 
Обратите внимание, что оба графика имеют ширину и высоту, указанные аргументами rcParams .
Использование библиотеки Matplotlib. Как менять стиль линий на одномерном графике
В предыдущем примере мы рисовали простейшие графики, а теперь научимся изменять стиль линий, которыми они рисуются.
Есть несколько способов описания стиля линий.
Задание стиля в виде строки
Первый и самый простой способ состоит в использовании дополнительного третьего текстового параметра функции plot() из пакета pyplot. Строка стиля может включать в себя три компонента: цвет линии, стиль линии, маркер. В следующих двух таблицах таблице показаны символы, обозначающие стили и маркеры.
| Символ стиля | Результат |
| — |  |
| — |  |
| -. |  |
| : |  |
| . |  |
| , |  |
| Символ маркера | Результат |
| o |  |
| v |  |
| ^ |  |
 |
|
| > |  |
| 1 |  |
| 2 |  |
| 3 |  |
| 4 |  |
| s |  |
| p |  |
| * |  |
| h |  |
| H |  |
| + |  |
| x |  |
| D |  |
| d |  |
| | |  |
| _ |  |
Например, если нужно нарисовать график штриховой линией, то в качестве стиля нужно указать «—«. Для отображения графика сплошной линией с маркером в виде кружочков можно использовать стиль «-o». Если же мы хотим сделать цвет графика, например, красным, то можно добавить букву, отвечающую за красный цвет («r»): «-or».
Следующий пример рисует график функции с использованием стиля «x», когда график представляет собой последовательность крестиков, не соединенных между собой линиями. Поскольку цвет не указан, то используется цвет по умолчанию.
# . Импортируем один из пакетов Matplotlib
import matplotlib. pyplot as plt
import numpy as np
if __name__ == ‘__main__’ :
# Интервал изменения переменной по оси X
xmin = — 20.0
xmax = 20.0
# Шаг между точками
dx = 0.5
# . Создадим список координат по оси X на отрезке [xmin; xmax], включая концы
x = np. arange ( xmin , xmax + dx , dx )
# Вычислим функцию на заданном интервале
y = np. sin ( 0.2 * x ) * np. cos ( 0.1 * x )
# . Нарисуем одномерный график с использованием стиля
plt. plot ( x , y , «x» )
# . Покажем окно с нарисованным графиком
plt. show ( )
Давайте скомбинируем стиль линии и метки. Например, если в предыдущем примере заменить вызов функции plot() на следующую:
plt. plot ( x , y , «:x» )
то мы получим следующий график:
Два стиля маркера указывать нельзя, в этом случае мы получим ошибку.
Кроме обозначения стиля в строке может содержаться символ, описывающий цвет графика, но здесь мы ограничены следующими цветами:
Например, следующая строка кода рисует график черной линией, на которой которую наносятся маркеры в виде звездочек
plt. plot ( x , y , «-*k» )
Более гибкий способ задания стиля
Другой способ более гибкий, в том числе в плане задания цветов. Он состоит в том, чтобы в явном виде задавать различные параметры линии. В этом случае один параметр, который отвечал за стиль в прошлых примерах, разобьем на несколько параметров:
- color или c — задает цвет.
- marker — задает вид маркера.
- linestyle — стиль линии.
Кроме того, можно использовать дополнительные параметры. Например:
- markerfacecolor — цвет маркеров.
- markersize — размер маркера.
- linewidth или lw — толщина линии.
Есть еще и другие параметры, но о них мы пока говорить не будем.
Если в первом способе мы были ограничены восемью цветами, то теперь цвета настраиваются более гибко. О том, как можно задавать цвета я уже писал в статье Способы задания цвета в Matplotlib.