我如何改变我的图像的大小,使其适合打印?

例如,我想使用A4纸,它的尺寸是11.7英寸乘8.27英寸。


当前回答

这可以使用:

plt.figure(figsize=(15,8))
sns.kdeplot(data,shade=True)

其他回答

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

请注意,如果您试图传递给seaborn中的“图形级”方法(例如lmplot, catplot / factorplot, jointplot),您可以并且应该在参数中使用height和aspect指定此方法。

sns.catplot(data=df, x='xvar', y='yvar', 
    hue='hue_bar', height=8.27, aspect=11.7/8.27)

请参阅https://github.com/mwaskom/seaborn/issues/488和使用matplotlib面向对象接口使用seaborn进行绘图,以获得关于图形级方法不遵守轴规范的更多详细信息。

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

您可以将上下文设置为poster或手动设置fig_size。

import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

np.random.seed(0)
n, p = 40, 8
d = np.random.normal(0, 2, (n, p))
d += np.log(np.arange(1, p + 1)) * -5 + 10


# plot
sns.set_style('ticks')
fig, ax = plt.subplots()
# the size of A4 paper
fig.set_size_inches(11.7, 8.27)
sns.violinplot(data=d, inner="points", ax=ax)    
sns.despine()

fig.savefig('example.png')

这可以使用:

plt.figure(figsize=(15,8))
sns.kdeplot(data,shade=True)