params = { 'font.family': 'serif', 'figure.dpi': 300, 'savefig.dpi': 300, 'font.size': 12, 'legend.fontsize': 'small' } plt.rcParams.update(params)怎么调整图片大小

时间: 2023-08-06 14:19:44 浏览: 94
调整图片大小可以使用 matplotlib 的 `figure` 函数中的 `figsize` 参数来实现。`figsize` 参数是一个元组,用于设置图形的宽度和高度,单位是英寸。例如,如果要将图片大小设置为宽度为 6 英寸,高度为 4 英寸,可以将 `figure` 函数的参数修改为: ``` plt.figure(figsize=(6, 4)) ``` 也可以在 `plt.rcParams.update` 中添加 `figure.figsize` 参数来设置默认的图片大小,例如: ``` params = { 'font.family': 'serif', 'figure.dpi': 300, 'savefig.dpi': 300, 'font.size': 12, 'legend.fontsize': 'small', 'figure.figsize': (6, 4) } plt.rcParams.update(params) ``` 这样,每次绘图时就会自动使用默认的图片大小。
相关问题

"font.family": 'serif', "font.size": 12, "mathtext.fontset": 'stix', "font.serif": ['SimSun'],

这是一组Matplotlib的字体设置字典,用于控制图表文本的显示风格。具体含义如下: - `"font.family"`: 定义了字体的类别,这里设为'serif',这意味着将使用衬线字体。衬线字体通常有明显的笔画末端,如Times New Roman或Palatino。 - `"font.size"`: 设置文字的基本尺寸为12点,单位通常是英寸。 - `"mathtext.fontset"`: 控制数学公式使用的字体集,这里设为'stix',Stix是一种专门为科学和技术文档设计的数学符号字体。 - `"font.serif"`: 列出了优先使用的衬线字体列表,这里只有一个值'SimSun',这意味着如果系统支持的话,将会优先使用SimSun(一种常见的简体中文宋体字体)作为衬线字体。 当你在代码中使用这些设置时,需要在创建图形前调用`plt.rcParams.update()`来应用新的设置,比如: ```python import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams.update({ "font.family": "serif", "font.size": 12, "mathtext.fontset": "stix", "font.serif": ["SimSun"] }) ``` 这样,生成的图表就会按照这些定制的字体设置显示。

from matplotlib.pyplot import figure, plot import numpy as np from matplotlib import rcParams figure(figsize=(8, 6)) config = { "font.family": 'Times New Roman', "font.size": 16, "mathtext.fontset": 'stix', "font.serif": ['Times New Roman'

这段代码展示了如何引入matplotlib库,并设置字体和图像大小。其中,np代表numpy库,rcParams代表matplotlib库的参数设置,figure代表创建一个图像对象,plot代表绘制图像。config是一个字典,用于设置字体和数学公式字体。具体来说,"font.family"和"font.serif"设置使用Times New Roman字体,"font.size"设置字体大小为16,"mathtext.fontset"设置数学公式字体为stix。最后,figsize=(8, 6)设置图像大小为8*6。
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plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False radar_labels = np.array(['用户A', '用户B', '用户C', '用户D']) nAttr = 4 # 图的边数 #建议优化这个功能 #从文件读取数据并绘图,问题点:1.文件的数据需要严格控制为4行,如果同一用户测了两次会报错 # 2.不能精确定位某一用户的数据,如果用户D先测,在图里会显示为用户A的数据 #建议:根据用户数量动态调整图的数据(有点难) or 让新的数据覆盖原有数据,如用户B测了多次,取最近一次的数据覆盖第二行(比前一个简单点) fo = open("record_num.txt", "r") data = [] for line in fo.readlines(): s = line.split() s = np.array([s[0], s[1], s[2]]) s = s.astype(np.float) data.append(s) fo.close() data_labels = ('状态', '答题速度', '答题准确率') # 属性标签 angles = np.linspace(0, 2 * np.pi, nAttr, endpoint=False) data = np.concatenate((data, [data[0]])) # 数据 angles = np.concatenate((angles, [angles[0]])) fig = plt.figure(facecolor="white") plt.subplot(111, polar=True) plt.plot(angles, data, 'bo-', color='gray', linewidth=1, alpha=0.2) plt.plot(angles, data, 'o-', linewidth=1.5, alpha=0.2) plt.fill(angles, data, alpha=0.25) plt.thetagrids((angles * 180 / np.pi)[:-1], radar_labels) plt.figtext(0.52, 0.95, '单词测试分析图', ha='center', size=20) # 标题 legend = plt.legend(data_labels, loc=(0.94, 0.80), labelspacing=0.1) plt.setp(legend.get_texts(), fontsize='small') plt.grid(True) plt.savefig('holland_radar.jpg') plt.show() elif option == 0:

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