我发现%matplotlib笔记本比内嵌Jupyter笔记本更适合我。

注意，如果之前使用了%matplotlib内联，可能需要重新启动内核。

2019年更新: 如果您正在运行Jupyter实验室，您可能需要使用 % matplotlib小部件

快速修复“情节重叠”是使用plt.tight_layout():

例子(以我为例)

for i,var in enumerate(categorical_variables):
    plt.title(var)
    plt.xticks(rotation=45)
    df[var].hist()
    plt.subplot(len(categorical_variables)/2, 2, i+1)

plt.tight_layout()

一次性调整图形大小的一个小而重要的细节(如上面的几个评论称“这对我不起作用”):

在定义实际的绘图之前，应该先执行plt.figure(figsize=(，))。例如:

这将根据您指定的figsize正确地调整plot的大小:

values = [1,1,1,2,2,3]
_ = plt.figure(figsize=(10,6))
_ = plt.hist(values,bins=3)
plt.show()

而这将显示带有默认设置的图，似乎“忽略”figsize:

values = [1,1,1,2,2,3]
_ = plt.hist(values,bins=3)
_ = plt.figure(figsize=(10,6))
plt.show()

用类似这样的话:

import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
plt.subplots(figsize=(18,8 ))
plt.subplot(1,3,1)
plt.subplot(1,3,2)
plt.subplot(1,3,3)

命令的输出

默认图形大小(以英寸为单位)由

matplotlib.rcParams['figure.figsize'] = [width, height]

例如:

import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['figure.figsize'] = [10, 5]

创建一个10(宽)x 5(高)英寸的图形

如果您只想让图形的图像显得更大，而不改变图形的总体外观，请增加图形分辨率。按照大多数其他答案中建议的方法更改图形大小将改变外观，因为字体大小不会相应缩放。

import matplotlib.pylab as plt
plt.rcParams['figure.dpi'] = 200