【Python】7种方案，彻底实现可视化图片大小/分辨率控制自由

Matplotlib默认绘图时常常模糊不清，这里分享7种解决方案：

方法一，dpi设置

plt.figure(dpi=150)

方法二，figsize设置

plt.figure(figsize=(6, 8))#6，8分别对应宽和高

方法三，set_size_inches设置

plt.figure().set_size_inches(6,8)#6，8分别对应宽和高

方法四，rcParams设置

plt.rcParams['figure.figsize'] = (6,8) #6，8分别对应宽和高

rcParams详细使用，可见👉matplotlib-rcParams及绘图风格(style)设置详解

方法五，主题设置

plt.style.use(stylexxx)

目前可用的有26种主题，每种主题对应自己的图片大小尺寸

['Solarize_Light2', '_classic_test_patch', 'bmh', 'classic', 'dark_background', 'fast', 'fivethirtyeight', 'ggplot', 'grayscale', 'seaborn', 'seaborn-bright', 'seaborn-colorblind', 'seaborn-dark', 'seaborn-dark-palette', 'seaborn-darkgrid', 'seaborn-deep', 'seaborn-muted', 'seaborn-notebook', 'seaborn-paper', 'seaborn-pastel', 'seaborn-poster', 'seaborn-talk', 'seaborn-ticks', 'seaborn-white', 'seaborn-whitegrid', 'tableau-colorblind10']

每类主题效果👉Python可视化|matplotlib04-绘图风格（plt.style）大全

方法六、直接输出矢量图

仅限于Jupyter Notebook中使用Matplotlib时，可以添加如下代码输出矢量图：

添加修改参数：

%config InlineBackend.figure_format='svg'#输出矢量图设置

方法七，savefig设置

详细参数如下，dpi可设置分辨率，metadata可设置保存格式，‘png' 、'pdf' 、'svg'等

plt.savefig(fname, *, dpi='figure', format=None, metadata=None, bbox_inches=None, pad_inches=0.1)

当然，以上方法多数情况下是联合使用的～

一个小例子

#默认绘图
import matplotlib.pyplot as plt

plt.bar([1, 2, 3], [3, 2, 1])
plt.show()

#设置分辨率、主题后绘图
import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure(dpi=120)
plt.style.use('ggplot')
plt.bar([1, 2, 3], [3, 2, 1])
plt.show()

-END-