matplotlib 中设置图形大小的语句如下:

 fig = plt.figure(figsize=(a, b), dpi=dpi)

其中:

  • figsize 设置图形的大小,a 为图形的宽, b 为图形的高,单位为英寸
  • dpi 为设置图形每英寸的点数

则此时图形的像素为:

px, py = a*dpi, b*dpi  # pixels
# e.g.
# 6.4 inches * 100 dpi = 640 pixels

也就是说,同一像素尺寸的图形(比如 1200 * 600)可以有任意种不同的组合,比如:

figsize=(15,7.5), dpi= 80
figsize=(12,6)  , dpi=100
figsize=( 8,4)  , dpi=150
figsize=( 6,3)  , dpi=200
etc.

但这些不同的组合,有什么区别呢?这取决于图中元素的大小。

线条,标记,文本等大多数元素都有以磅为单位的大小。Matplotlib 中 每英寸点数(ppi)为72,则宽度为 1 点的线将为 1/72 英寸宽,使用 fontsize 12 点的文本将是 12/72 寸高。

为了便于说明,用 matplotlib绘制相应的图形,如 表1 所示。

如果以英寸为单位更改图形大小,而 dpi 不变,较大的图形仍具有相同的元素大小。因此,改变图形尺寸就像拿一张不同尺寸的纸张一样,这样做当然不会改变用同一笔绘制的线条的宽度。通过表 1 中的图形2, 4, 6 的对比,可以明显的看出来这一点。

另一方面,更改dpi会缩放元素。在72 dpi时,1 宽度的线是 1 像素。在144 dpi时,这条线就是 2 像素。因此,更大的dpi就像放大镜一样。所有元素都通过镜头的放大倍数进行缩放。 通过表 1 中的图形 1 3 5 的对比,可以看出这一点。

综上:

  • 图形尺寸(figsize)确定图形的大小(以英寸为单位)。 这给出了轴(和其他元素)在图中的空间量。 较大的图形尺寸将允许显示更长的文本,更多的轴或更多的标记标签(表1中图形3与图形4,图形5与图形6的对比可看出,像素尺寸相同时,图形尺寸越大,所能容纳的内容越多)。
  • dpi 确定了图形每英寸包含的像素数,图形尺寸相同的情况下, dpi 越高,则图像的清晰度越高(表1中 1,3,5 对比可看出)

易混乱的点

由表 1 中的 1,3,5 对比可看出,明明是相同尺寸的图片,可显示出来大小却差异极大,是不是说明 figsize 的设置根本没用?

这主要是因为图形在屏幕中的显示是以像表为基准的,像素点越高,尺寸看起来也就越大。表 1 中的 1,3,5,其 尺寸相同, dpi 越大,则像素也就越大,因此图形整个看起来也就越大。

为了验证这个问题,可以将上述 6 个图形插入到 word 中,如下图所示。从图中可看出,figsize 相同的图形,其大小相同,只不过 dpi 越高,图像越清晰。也就是说 figsize 的设置可以在打印或者排版时发挥作用。

matplotlib 设置图形大小时 figsize 与 dpi 的关系-LMLPHP

最后,附上画图的相关代码供参考:

matplotlib 设置图形大小时 figsize 与 dpi 的关系-LMLPHPmatplotlib 设置图形大小时 figsize 与 dpi 的关系-LMLPHP
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time    : 2019/1/27 14:47
# @Author  : 木子识时务
# @Site    : 
# @File    : 图形尺寸设置
# @Software: PyCharm


import matplotlib.pyplot as plt


def plot(fs, dpi_set):
    plt.figure(figsize=fs, dpi=dpi_set)
    plt.title("size:{}, dpi:{}".format(fs, dpi))
    plt.plot([0, 1, 2, 3], [3, 4, 2, 5])
    plt.savefig(str(fs) + "-" + str(dpi_set) + ".png")


if __name__ == "__main__":
    figsize = (2, 2)
    for i in range(1, 4):
        plot(figsize, i*72)

    for i in [2, 4, 6]:
        plot((i, i), 72)
画图程序
01-27 19:38