不同单位的图尺寸

Matplotlib 中原生的图尺寸单位是英寸，源自印刷行业标准。然而，用户可能需要以厘米或像素等其他单位指定图。本示例说明了如何高效地完成此操作。

import matplotlib.pyplot as plt

text_kwargs = dict(ha='center', va='center', fontsize=28, color='C1')

英寸图尺寸（默认）

plt.subplots(figsize=(6, 2))
plt.text(0.5, 0.5, '6 inches x 2 inches', **text_kwargs)
plt.show()

厘米图尺寸

将基于厘米的数字乘以从厘米到英寸的转换因子，即可得到正确的数值。将转换因子命名为 cm 使得转换看起来几乎像是给数字附加了一个单位，这使得代码易于阅读。

cm = 1/2.54  # centimeters in inches
plt.subplots(figsize=(15*cm, 5*cm))
plt.text(0.5, 0.5, '15cm x 5cm', **text_kwargs)
plt.show()

像素图尺寸

类似地，也可以使用从像素到英寸的转换。

请注意，如果您使用具有不同显式 dpi 值的 savefig，可能会破坏此设置。

px = 1/plt.rcParams['figure.dpi']  # pixel in inches
plt.subplots(figsize=(600*px, 200*px))
plt.text(0.5, 0.5, '600px x 200px', **text_kwargs)
plt.show()

快速交互式工作通常会渲染到屏幕上，这使得像素成为一个好的尺寸单位。但是，对于快速迭代来说，定义转换因子可能会感觉有点繁琐。

由于默认的 rcParams['figure.dpi'] = 100，人们可以在心中将所需的像素值除以 100 [1]

plt.subplots(figsize=(6, 2))
plt.text(0.5, 0.5, '600px x 200px', **text_kwargs)
plt.show()

[1]

不幸的是，这对于 Jupyter 中的 matplotlib inline 后端效果不佳，因为该后端以 bbox_inches='tight' 保存图，这会裁剪图并使实际尺寸不可预测。

参考

本示例展示了以下函数、方法、类和模块的使用

• matplotlib.pyplot.figure

• matplotlib.pyplot.subplots

• matplotlib.pyplot.subplot_mosaic

标签：组件：图 样式：尺寸 级别：初学者