matplotlib figure窗口大小

### 回答1：
可以使用`plt.figure(figsize=(width, height))`来设置matplotlib绘图窗口的大小，其中`width`和`height`分别表示宽度和高度，单位为英寸。例如，设置窗口大小为10英寸宽，5英寸高，可以使用以下代码：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure(figsize=(10, 5))

也可以使用`plt.subplots(figsize=(width, height))`来创建一个带有子图的窗口，并设置其大小。例如，创建一个包含2行3列子图的窗口，每个子图大小为8英寸宽，4英寸高，可以使用以下代码：

import matplotlib.pyplot as plt

fig, axs = plt.subplots(nrows=2, ncols=3, figsize=(8, 4))

### 回答2：
matplotlib是一款强大的绘图库，可用于创建各种类型的图表和图形。在matplotlib中，figure窗口大小很重要，因为它可以控制图形的大小和比例。在matplotlib中，用户可以通过多个途径设置figure窗口大小。

一、使用figure()方法设置窗口大小

使用figure()方法可以创建一个新的figure，并且可以指定窗口大小。下面是一个设置400x400像素大小的代码：

import matplotlib.pyplot as plt

fig = plt.figure(figsize=(4, 4))

这里的figsize参数是指定figure的大小，它是一个元组，包含两个数字，分别表示figure的宽度和高度（单位为英寸）。在这里我们设置的是400x400像素大小，即4x4英寸。

二、使用subplots()方法设置窗口大小

subplots()方法可以同时创建多个图形，每个图形都有自己的窗口大小。这个方法的返回值是一个figure对象，它包含了所有的子图和它们各自的坐标系。可以通过传入figsize参数来设置每个图形的窗口大小。

import matplotlib.pyplot as plt

fig, axs = plt.subplots(2, 2, figsize=(8, 8))

这里我们创建了一个包含4个子图的figure对象，每个子图的大小都为4x4英寸。我们设置的是2x2个子图，因此整个figure的大小为8x8英寸。

三、在代码中设置配置参数

matplotlib还提供了许多配置参数，可以在代码中直接设置窗口大小。这些参数可以通过rcParams字典直接进行设置。

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl

mpl.rcParams['figure.figsize'] = (6, 6)

fig, axs = plt.subplots(2, 2)

这里我们通过rcParams字典设置figure的大小为6x6英寸。注意，在这种情况下，我们没有使用figure()或subplots()方法创建figure对象。

总结：

- 使用figure()方法可以创建一个新的figure，并且可以指定窗口大小。
- 使用subplots()方法可以同时创建多个图形，每个图形都有自己的窗口大小。
- 在代码中设置配置参数可以直接设置窗口大小。
- 无论哪种方式，都需要注意窗口大小的单位，通常使用英寸或厘米作为单位。

### 回答3：
matplotlib是一款非常流行的Python绘图库，可以用它来生成各种类型的图表，如线图、柱状图、散点图等。生成图表的时候，我们需要关注matplotlib figure窗口的大小。因为窗口大小直接影响到图表的可视化效果。

在matplotlib中，我们可以使用`matplotlib.pyplot.figure()`命令来创建一个图表窗口。它有一个可选参数`figsize`，用于设置窗口的大小。`figsize`参数是一个元组，通常包含两个数字，分别表示宽度和高度。例如，我们可以创建一个大小为6x4英寸的图表窗口，代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt

fig = plt.figure(figsize=(6,4))
plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16])
plt.show()

在这个例子中，我们创建了一个大小为6x4英寸的图表窗口，然后绘制了一个简单的线图。最后，使用`plt.show()`显示图表窗口。

需要注意的是，`figsize`参数设置的是图表窗口的大小，而不是绘图区域的大小。绘图区域的大小可以通过调整`plt.subplots_adjust()`命令来设置。例如，我们可以将绘图区域的左边距设置为0.1（10%宽度），代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt

fig = plt.figure(figsize=(6,4))
plt.subplots_adjust(left=0.1)
plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16])
plt.show()

在这个例子中，我们用`plt.subplots_adjust()`命令将绘图区域的左边距设置为0.1。默认情况下，左边距为0.125（12.5%宽度）。

最后，需要注意的是，生成的图表窗口大小也受到系统屏幕分辨率的影响。所以，在不同的系统或不同的屏幕上显示的图表窗口大小可能会有所不同。