plt.subplots设置清晰度

plt.subplots()函数可以通过参数figsize来设置图像的清晰度。figsize是一个元组，用于指定图像的宽度和高度，单位为英寸。较大的figsize值将生成更清晰的图像。

以下是两种设置图像清晰度的例子：

1. 使用plt.subplots()函数设置图像清晰度

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 6))
# 在这里绘制图像

plt.show()

2. 使用plt.figure()和fig.add_subplot()函数设置图像清晰度

import matplotlib.pyplot as plt

fig = plt.figure(figsize=(8, 6))
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)
# 在这里绘制图像

plt.show()

相关问题

plt.subplots()中dpi=300，怎么设置figsize

在 `plt.subplots()` 中，可以通过 `figsize` 参数设置图片的大小，单位为英寸（inch）；通过 `dpi` 参数设置图片的分辨率，即每英寸的像素数量。以下是示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

data = np.random.rand(10)

fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 4), dpi=300)
ax.plot(data)

plt.show()

在上述代码中，通过 `figsize` 参数设置图片大小为宽度为 6 英寸、高度为 4 英寸；通过 `dpi` 参数设置图片分辨率为 300。可以根据实际需要调整这两个参数的值。

需要注意的是，设置图片分辨率可以提高绘图的清晰度，但同时也会增加图片的文件大小。因此，需要在清晰度和文件大小之间进行权衡，选择合适的分辨率。

import seaborn as sns sns.set() %matplotlib inline %config InlineBack.figure_format="retina" correlation = data[["Income Classification","Survey Sample (N)","Overweight","Stunting","Underweight",]].corr() mask = np.array(correlation) mask[np.tril_indices_from(mask)] = False fig,ax = plt.subplots() fig.set_size_inches(20,10) sns.heatmap(correlation,mask=mask,vmax=.8,square=True,annot=True) plt.show()

这段代码使用了Seaborn库绘制了一个热力图来展示数据的相关性。让我来解释一下您的代码：

- `import seaborn as sns`：导入Seaborn库。
- `sns.set()`：设置Seaborn的默认样式。
- `%matplotlib inline`：在Jupyter Notebook中设置matplotlib图形的显示方式为内联模式，以便图形能够直接显示在Notebook中。
- `%config InlineBack.figure_format="retina"`：设置图形显示的分辨率为retina，以提高图像的清晰度。

接下来，使用`data[["Income Classification","Survey Sample (N)","Overweight","Stunting","Underweight",]].corr()`计算了数据集中指定列之间的相关系数，并将结果存储在名为`correlation`的DataFrame中。

然后，创建了一个名为`mask`的数组，用于掩盖热力图中的下三角部分。并使用`np.tril_indices_from(mask)`函数获取下三角部分的索引，并将这些索引对应的元素设置为False。

接着，创建了一个图形对象(`fig`)和一个坐标轴对象(`ax`)，并使用`fig.set_size_inches(20,10)`设置图形的尺寸为20x10英寸。

然后，使用`sns.heatmap`函数绘制热力图。该函数的参数说明如下：

- `correlation`：指定要绘制热力图的数据。
- `mask=mask`：指定要使用的掩码数组。
- `vmax=.8`：设置热力图的颜色映射的最大值为0.8。
- `square=True`：设置热力图的每个单元格为正方形。
- `annot=True`：在热力图中显示每个单元格的数值。

最后，使用`plt.show()`显示图形。

请确保在运行这段代码之前已经导入了必要的库，并且已经正确加载了数据。如果遇到任何错误，请提供详细的错误消息以便我能够更好地帮助您解决问题。