如果您正在寻找一种方法来更改Pandas中的图形大小，可以执行以下操作：

df['some_column'].plot(figsize=(10, 5))

其中df是Pandas数据帧。或者，要使用现有图形或轴：

fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 5))
df['some_column'].plot(ax=ax)

如果要更改默认设置，可以执行以下操作：

import matplotlib

matplotlib.rc('figure', figsize=(10, 5))

有关详细信息，请查看文档：pd.DataFrame.plot。

谷歌中“matplotlib图形大小”的第一个链接是调整图像大小（页面的谷歌缓存）。

这是上面页面中的测试脚本。它创建同一图像的不同大小的测试[1-3].png文件：

#!/usr/bin/env python
"""
This is a small demo file that helps teach how to adjust figure sizes
for matplotlib

"""

import matplotlib
print "using MPL version:", matplotlib.__version__
matplotlib.use("WXAgg") # do this before pylab so you don'tget the default back end.

import pylab
import numpy as np

# Generate and plot some simple data:
x = np.arange(0, 2*np.pi, 0.1)
y = np.sin(x)

pylab.plot(x,y)
F = pylab.gcf()

# Now check everything with the defaults:
DPI = F.get_dpi()
print "DPI:", DPI
DefaultSize = F.get_size_inches()
print "Default size in Inches", DefaultSize
print "Which should result in a %i x %i Image"%(DPI*DefaultSize[0], DPI*DefaultSize[1])
# the default is 100dpi for savefig:
F.savefig("test1.png")
# this gives me a 797 x 566 pixel image, which is about 100 DPI

# Now make the image twice as big, while keeping the fonts and all the
# same size
F.set_size_inches( (DefaultSize[0]*2, DefaultSize[1]*2) )
Size = F.get_size_inches()
print "Size in Inches", Size
F.savefig("test2.png")
# this results in a 1595x1132 image

# Now make the image twice as big, making all the fonts and lines
# bigger too.

F.set_size_inches( DefaultSize )# resetthe size
Size = F.get_size_inches()
print "Size in Inches", Size
F.savefig("test3.png", dpi = (200)) # change the dpi
# this also results in a 1595x1132 image, but the fonts are larger.

输出：

using MPL version: 0.98.1
DPI: 80
Default size in Inches [ 8.  6.]
Which should result in a 640 x 480 Image
Size in Inches [ 16.  12.]
Size in Inches [ 16.  12.]

两个注意事项：

模块注释和实际输出不同。这个答案允许轻松地将所有三个图像组合在一个图像文件中，以查看大小的差异。

试着注释一下fig=。。。线

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

N = 50
x = np.random.rand(N)
y = np.random.rand(N)
area = np.pi * (15 * np.random.rand(N))**2

fig = plt.figure(figsize=(18, 18))
plt.scatter(x, y, s=area, alpha=0.5)
plt.show()

您可以简单地使用（来自matplotlib.figure.figure）：

fig.set_size_inches(width,height)

从Matplotlib 2.0.0开始，画布的更改将立即可见，因为forward关键字默认为True。

如果只想更改宽度或高度，而不是同时更改两者，可以使用

图set_figwidth（val）或图set_feight（val）

这些也会立即更新画布，但仅限于Matplotlib 2.2.0及更新版本。

对于旧版本

您需要显式指定forward=True，以便在比上面指定的更早的版本中实时更新画布。注意，在Matplotlib 1.5.0之前的版本中，set_figwidth和set_figeight函数不支持forward参数。

我总是使用以下模式：

x_inches = 150*(1/25.4)     # [mm]*constant
y_inches = x_inches*(0.8)
dpi = 96

fig = plt.figure(1, figsize = (x_inches,y_inches), dpi = dpi, constrained_layout = True)

使用此示例，您可以设置以英寸或毫米为单位的图形尺寸。将constrained_layout设置为True时，绘图将填充图形而无边框。

如果已经创建了地物，可以使用figure.set_size_inches调整地物大小：

fig = matplotlib.pyplot.gcf()
fig.set_size_inches(18.5, 10.5)
fig.savefig('test2png.png', dpi=100)

要将大小更改传播到现有GUI窗口，请添加forward=True：

fig.set_size_inches(18.5, 10.5, forward=True)

此外，正如Erik Shilts在评论中提到的，您还可以使用figure.set_dpi来“设置图形的分辨率，单位为每英寸点数”

fig.set_dpi(100)