不同單位的圖形大小

Matplotlib 中的原生圖形大小單位是英寸，源自印刷產業標準。不過，使用者可能需要以其他單位（如公分或像素）指定其圖形。此範例說明如何有效率地執行此操作。

import matplotlib.pyplot as plt

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

英寸的圖形大小（預設）

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

公分的圖形大小

將以公分為基礎的數字乘以從公分轉換為英寸的轉換因子，會得到正確的數字。將轉換因子命名為 cm 會讓轉換看起來幾乎像是將單位附加到數字，這樣更容易閱讀。

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()

像素的圖形大小

同樣地，可以使用從像素的轉換。

請注意，如果您將 savefig 與不同的明確 dpi 值搭配使用，可能會損壞此資料。

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()

快速互動式工作通常會轉譯到螢幕，使像素成為良好的單位大小。但是，對於快速疊代，定義轉換因子可能會感到有點繁瑣。

由於預設的 rcParams['figure.dpi'] = 100，您可以心算將所需的像素值除以 100 [1]

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

[1]

遺憾的是，這對於 Jupyter 中的 matplotlib inline 後端並不適用，因為該後端使用 bbox_inches='tight' 儲存圖形，這樣會裁剪圖形並使實際大小無法預測。

參考資料

此範例中顯示下列函式、方法、類別和模組的使用

• matplotlib.pyplot.figure

• matplotlib.pyplot.subplots

• matplotlib.pyplot.subplot_mosaic

標籤：元件：圖形 樣式：大小 等級：初學者