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

这个问题是关于matplotlib的，但是为了任何一个R用户，在这里给出了一个语言无关的标题:

如果你正在使用R内核，只需使用:

options(repr.plot.width=4, repr.plot.height=3)

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()

可以将图缩放到整个单元格宽度。

主要绘制折线图时，使用svg格式代替位图:

%config InlineBackend.figure_format = 'svg'

强制绘图为100%宽度(粘贴到一个空单元格中):

%%html
<style>
.output_svg div{
  width: 100% !important;
  height: 100% !important;
}
</style>

您可能还想根据其他答案更改纵横比或其他参数，以便更好地了解。

它没有使用公共API，可能有一天会停止工作。

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