主要作用为指定图片像素:
matplotlib.rcParams[‘figure.figsize']#图片像素 matplotlib.rcParams[‘savefig.dpi']#分辨率 plt.savefig(‘plot123_2.png', dpi=200)#指定分辨率
%matplotlib inline import matplotlib # 注意这个也要import一次 import matplotlib.pyplot as plt from IPython.core.pylabtools import figsize # import figsize #figsize(12.5, 4) # 设置 figsize plt.rcParams['savefig.dpi'] = 300 #图片像素 plt.rcParams['figure.dpi'] = 300 #分辨率 # 默认的像素:[6.0,4.0],分辨率为100,图片尺寸为 600&400 # 指定dpi=200,图片尺寸为 1200*800 # 指定dpi=300,图片尺寸为 1800*1200 # 设置figsize可以在不改变分辨率情况下改变比例 myfont = matplotlib.font_manager.FontProperties(fname=r'C:/Windows/Fonts/msyh.ttf') # 这一行 plt.plot((1,2,3),(4,3,-1)) plt.xlabel(u'横坐标', fontproperties=myfont) # 这一段 plt.ylabel(u'纵坐标', fontproperties=myfont) # 这一段 #plt.show() plt.savefig('plot123_2.png', dpi=300) #指定分辨率保存
一样的图片,像素大就更加高清了。
Matplotlib中plt.rcParams用法(设置图像细节)
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.colors import ListedColormap %matplotlib inline # 生成数据 x = np.linspace(0, 4*np.pi) y = np.sin(x) plt.rcParams['figure.figsize'] = (5.0, 4.0) # 显示图像的最大范围 plt.rcParams['image.interpolation'] = 'nearest' # 差值方式,设置 interpolation style plt.rcParams['image.cmap'] = 'gray' # 灰度空间 #设置rc参数显示中文标题 #设置字体为SimHei显示中文 plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei' #设置正常显示字符 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False plt.title('sin曲线') #设置线条样式 plt.rcParams['lines.linestyle'] = '-.' #设置线条宽度 plt.rcParams['lines.linewidth'] = 3 #绘制sin曲线 plt.plot(x, y, label='$sin(x)$') # plt.savefig('sin.png') # plt.show() x=np.array([1,2]) y=np.array([1,4]) z=np.array([[1,2], [3, 4]]) plt.xlim(1,2) plt.ylim(1,4) plt.contourf(x, y, z, alpha=0.6)
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2024年11月08日
2024年11月08日
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