我需要用plt.savefig()来储存图像，怎么控制图像的大小呢

你可以使用`plt.figure(figsize=(width, height))`来设置图像的大小，其中`width`和`height`分别是宽度和高度的尺寸。例如，如果你想将图像的宽度设置为8英寸，高度设置为6英寸，你可以这样写：

import matplotlib.pyplot as plt

fig = plt.figure(figsize=(8, 6))
plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16])
plt.savefig('myplot.png')

这段代码会将图像保存为`myplot.png`文件，并且宽度为8英寸，高度为6英寸。

相关问题

try: df = pd.read_csv(fileName, sep=",") df = df[(df["release_date"] >= "2000-01-01") & (df["release_date"] <= "2010-12-31")] df.plot(kind="line", x="id", y="budget", color="red", title="Budget of movies released between 2000 and 2010", legend=False) plt.xticks(df["id"], df["title"], rotation=45) plt.savefig("movies_en_budget_2000_2010.png", dpi=400) plt.show() df.plot(kind="line", x="id", y="popularity", color="green", title="Popularity of movies released between 2000 and 2010", legend=False) plt.xticks(df["id"], df["title"], rotation=45) plt.savefig("movies_en_popularity_2000_2010.png", dpi=400) plt.show() print('任务5执行成功！') break except: print('任务5执行失败！') break

这是一个Python的代码块，主要作用是从CSV文件中读取数据，筛选出2000年到2010年间上映的电影，并绘制两个折线图（分别表示这些电影的预算和流行度），并保存图片。具体步骤如下：

1. 使用pandas库中的read_csv函数从指定的CSV文件中读取数据，存储到名为df的DataFrame对象中。

2. 使用DataFrame的筛选功能，保留release_date列在2000年到2010年之间的所有行，覆盖原有的df对象。

3. 使用df.plot函数绘制预算折线图，其中x轴为电影的id，y轴为电影的预算，颜色为红色，标题为“Budget of movies released between 2000 and 2010”，不显示图例，保存图片为“movies_en_budget_2000_2010.png”，显示图像。

4. 使用df.plot函数绘制流行度折线图，其中x轴为电影的id，y轴为电影的流行度，颜色为绿色，标题为“Popularity of movies released between 2000 and 2010”，不显示图例，保存图片为“movies_en_popularity_2000_2010.png”，显示图像。

5. 若任务执行成功，则输出“任务5执行成功！”并跳出循环；若任务执行失败，则输出“任务5执行失败！”并跳出循环。

注意，这段代码块中使用了try-except结构，是为了在出现异常时及时捕捉并处理，防止程序中断。

# 导入包 import pandas as pd import matplotlib as mpl import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False mpl.use('TkAgg') # 导入数据 df = pd.read_csv(r'C:\Users\F\Desktop\3变量\data/CS2_35.csv') df_coor = df.corr() print(df_coor) fig, ax = plt.subplots(figsize=(8,6),facecolor='w') # 指定颜色带的色系 sns.heatmap(df.corr(),annot=True, vmax=1, square=True, cmap="Blues", fmt='.3g') plt.title('CS2_38') plt.show() fig.savefig('./df_corr.png',bbox_inches='tight',transparent=True)，帮我解释下这个代码用的方法和原理

这段代码主要是用于数据分析和可视化，使用了一些常用的Python数据分析和可视化包，具体解释如下：

1. 导入包：分别导入了 pandas、matplotlib、numpy、seaborn 等常用的数据分析和可视化包，其中 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] 和 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False 用于解决中文显示和负号显示的问题。

2. 导入数据：使用 pandas 读取了一个 csv 格式的数据文件，存储在名为 df 的 DataFrame 对象中。

3. 计算相关系数矩阵：使用 df.corr() 计算了 DataFrame 对象中各列之间的相关系数，生成了一个相关系数矩阵 df_coor。

4. 生成热力图：使用 seaborn 库的 heatmap() 函数生成了一个热力图，该函数的参数包括要绘制的数据、是否显示相关系数值、颜色带色系、矩阵元素格式等。

5. 输出和保存热力图：使用 matplotlib 库的 subplots() 函数生成一个图像窗口，使用 plt.title() 函数设置图像标题，最后使用 plt.show() 函数输出图像并使用 fig.savefig() 函数保存图像到本地磁盘。

总的来说，这段代码使用了 pandas、matplotlib、numpy、seaborn 等常用的数据分析和可视化工具，通过计算相关系数矩阵和生成热力图的方式，展示了数据变量之间的相关程度和相关性强弱，从而有助于数据分析和决策。