这是我对Matplotlib最大的挫折之一。我经常使用光栅数据，例如我想在其中添加彩色地图、图例和一些标题。matplotlib库中的任何简单示例都会导致分辨率不同，因此会重新采样数据。尤其是在做图像分析的时候，你不需要任何(不需要的)重采样。
这是我通常做的，尽管我想知道是否有更简单或更好的方法。
让我们从加载图片并以相同分辨率输出图片开始：import matplotlib.pyplot as plt
import urllib2
# load the image
img = plt.imread(urllib2.urlopen('http://upload.wikimedia.org/wikipedia/en/thumb/5/56/Matplotlib_logo.svg/500px-Matplotlib_logo.svg.png'))
# get the dimensions
ypixels, xpixels, bands = img.shape
# get the size in inches
dpi = 72.
xinch = xpixels / dpi
yinch = ypixels / dpi
# plot and save in the same size as the original
fig = plt.figure(figsize=(xinch,yinch))
ax = plt.axes([0., 0., 1., 1.], frameon=False, xticks=[],yticks=[])
ax.imshow(img, interpolation='none')
plt.savefig('D:\\mpl_logo.png', dpi=dpi, transparent=True)
请注意，我手动定义了轴的位置，以便跨越整个图形。
以与上面类似的方式，您可以在图像周围添加一些边距，以允许使用标签或颜色条等
此示例在图像上方添加20%的边距，然后用于打印标题：fig = plt.figure(figsize=(xinch,yinch/.8))
ax = plt.axes([0., 0., 1., .8], frameon=False, xticks=[],yticks=[])
ax.imshow(img, interpolation='none')
ax.set_title('Matplotlib is fun!', size=16, weight='bold')
plt.savefig('D:\\mpl_logo_with_title.png', dpi=dpi)
因此图形y尺寸(高度)增加，轴的y尺寸平均减小。这将提供更大(整体)的输出图像，但轴区域的大小仍然相同。
如果有一个像.set_scale()这样的figure或axes属性来强制实现真正的1对x输出，这可能会很好。

本文介绍了python画图时设置分辨率和画布大小的实现，主要使用plt.figure()，下面就一起来了解一下
plt.figure()
示例：
import numpy as np
import pandas as pd
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
#读取示例数据
df = pd.read_csv(  'https://labfile.oss.aliyuncs.com/courses/1283/telecom_churn.csv')
#sns.countplot(x='State', hue='Churn', data=df)
#画分布图
sns.countplot(x=df['State'], hue=df['Churn'])
调整后：
# 分辨率参数-dpi，画布大小参数-figsize
plt.figure(dpi=300,figsize=(24,8))
# 改变文字大小参数-fontsize
plt.xticks(fontsize=10)
#画分布图
sns.countplot(x=df['State'], hue=df['Churn'])
到此这篇关于python画图时设置分辨率和画布大小的实现(plt.figure())的文章就介绍到这了,更多相关python 设置分辨率和画布内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！

基于interjays答案：
#!/usr/bin/env python
from PIL import Image
import math
def resize_canvas(old_image_path="314.jpg", new_image_path="save.jpg",
canvas_width=500, canvas_height=500):
"""
Resize the canvas of old_image_path.
Store the new image in new_image_path. Center the image on the new canvas.
Parameters
----------
old_image_path : str
new_image_path : str
canvas_width : int
canvas_height : int
"""
im = Image.open(old_image_path)
old_width, old_height = im.size
# Center the image
x1 = int(math.floor((canvas_width - old_width)/2))
y1 = int(math.floor((canvas_height - old_height)/2))
mode = im.mode
if len(mode) == 1:  # L, 1
new_background = (255)
if len(mode) == 3:  # RGB
new_background = (255, 255, 255)
if len(mode) == 4:  # RGBA, CMYK
new_background = (255, 255, 255, 255)
newImage = Image.new(mode, (canvas_width, canvas_height), new_background)
newImage.paste(im, (x1, y1, x1 + old_width, y1 + old_height))
newImage.save(new_image_path)
resize_canvas()

对于刚刚接触ai的新手，都会遇到这个问题，怎么修改画布的尺寸，怎么调整画布的大小。下面夏夏跟大家介绍两个方法来调整画布的大小。一起来看下吧。
方法一：
1、如果我们还没有新建画布，那么我们可以在新建画布前设置好我们想要的尺寸。
2、打开ai的软件，执行菜单栏中的文件—新建，或者直接按快捷键Ctrl+N，会弹出一个新建文档的选框，如下图所示。
3、在新建文档的选框中，我们在宽度和高度处可以直接修改我们需要的尺寸，如下图所示。
方法二：
1、如果我们已经将画布新建好了，那么又改怎么调整画布的大小呢？下面夏夏任意的新建一个画布，现在我们来修改这个画布的大小。
2、现在我们将这个A4的画布调整小一点。执行菜单栏中的文件—文档设置，或者直接按快捷键Alt+Ctrl+P，如下图所示。
3、我们在点击了文档设置后，会弹出一个文档设置的面板，我们在面板中找到编辑面板，如下图所示。
4、找到编辑描边后，我们直接点击编辑面板，这时候我们可以发现，我们之前新建的面板周围出现一个虚线框，如下图所示。
5、我们在虚线框上，可以看到每条变都有三个锚点，这时候，我们直接按住不放，就可以修改画布的大小。
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