Paul H和J. Li给出的最重要的答案并不适用于所有类型的海上人物。对于FacetGrid类型(例如ssn .lmplot())，使用size和aspect参数。

大小同时改变高度和宽度，保持纵横比。

Aspect只改变宽度，保持高度不变。

您总是可以通过使用这两个参数来获得您想要的大小。

来源:https://stackoverflow.com/a/28765059/3901029

除了elz回答关于返回多图网格对象的“图形级别”方法外，还可以使用以下方法显式设置图形的高度和宽度(即不使用纵横比):

import seaborn as sns 

g = sns.catplot(data=df, x='xvar', y='yvar', hue='hue_bar')
g.fig.set_figwidth(8.27)
g.fig.set_figheight(11.7)

首先导入matplotlib并使用它来设置图形的大小

from matplotlib import pyplot as plt
import seaborn as sns

plt.figure(figsize=(15,8))
ax = sns.barplot(x="Word", y="Frequency", data=boxdata)

See How to change the image size for seaborn.objects for a solution with the new seaborn.objects interface from seaborn v0.12, which is not the same as seaborn axes-level or figure-level plots. Adjusting the size of the plot depends if the plot is a figure-level plot like seaborn.displot, or an axes-level plot like seaborn.histplot. This answer applies to any figure or axes level plots. See the the seaborn API reference seaborn is a high-level API for matplotlib, so seaborn works with matplotlib methods Tested in python 3.8.12, matplotlib 3.4.3, seaborn 0.11.2

导入和数据

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# load data
df = sns.load_dataset('penguins')

sns.displot

图形级图的大小可以通过高度和/或纵横参数进行调整 此外，图的dpi可以通过访问fig对象并使用.set_dpi()来设置。

p = sns.displot(data=df, x='flipper_length_mm', stat='density', height=4, aspect=1.5)
p.fig.set_dpi(100)

没有p.fig.set_dpi (100)

与p.fig.set_dpi (100)

sns.histplot

轴级图的大小可以通过figsize和/或dpi进行调整

# create figure and axes
fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 5), dpi=100)

# plot to the existing fig, by using ax=ax
p = sns.histplot(data=df, x='flipper_length_mm', stat='density', ax=ax)

没有dpi = 100

dpi = 100

你也可以通过将字典传递给rc参数，键为'figure '来设置图形大小。海运集方法中的Figsize ':

import seaborn as sns

sns.set(rc={'figure.figsize':(11.7,8.27)})

其他的选择可能是使用数字。rcParams的figsize设置图形大小如下:

from matplotlib import rcParams

# figure size in inches
rcParams['figure.figsize'] = 11.7,8.27

更多细节可以在matplotlib文档中找到

一些尝试过的方法:

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
ax, fig = plt.subplots(figsize=[15,7])
sns.boxplot(x="feature1", y="feature2",data=df) # where df would be your dataframe

or

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(figsize=[15,7])
sns.boxplot(x="feature1", y="feature2",data=df) # where df would be your dataframe