jupyter的matplotlib图高清

为了在 Jupyter 中获得高清的 matplotlib 图，你可以尝试以下方法：

1. 在 notebook 中的第一个 cell 中添加以下代码：

`%config InlineBackend.figure_format = 'retina'`

这将设置 inline 图像的分辨率为 retina 分辨率（2倍于普通分辨率）。

2. 在导入 matplotlib 之前添加以下代码：

`import matplotlib.pyplot as plt`

`plt.rcParams['figure.dpi'] = 150`

这将设置所有图的分辨率为 150 dpi。你可以根据需要自行调整 dpi 值。

3. 在绘图代码块中添加以下语句：

`plt.savefig('figure_name.png', dpi=300, bbox_inches='tight')`

这将保存你的图像为 PNG 格式，并设置分辨率为 300 dpi。`bbox_inches='tight'` 参数将会裁剪掉图像周围的空白区域，使图像更加紧凑。

希望这些方法可以帮助你获得高清的 matplotlib 图像。

相关问题

jupyter matplotlib

Jupyter是一种交互式的编程环境，可以用于数据分析、机器学习等领域。而Matplotlib是一个Python的绘图库，可以用于绘制各种类型的图表，如折线图、散点图、柱状图等。在Jupyter中使用Matplotlib可以方便地进行数据可视化，使得数据分析更加直观和易于理解。

jupyter matplotlib画图

在Jupyter Notebook中使用Matplotlib进行画图非常简单，只需在Notebook中输入以下代码即可：

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个figure对象
fig = plt.figure()

# 在figure对象上创建一个Axes对象
ax = fig.add_subplot(111)

# 绘制图形
ax.plot([1, 2, 3, 4], [10, 20, 30, 40])

# 显示图形
plt.show()

这段代码将会创建一个新的图形，然后在该图形上创建一个坐标轴对象，最后绘制一个简单的折线图。调用 `plt.show()` 方法将显示图形。

除了上面的示例，Matplotlib还提供了许多其他类型的图表和绘图选项。可以查看Matplotlib文档以获取更多信息。