Wysokość i szerokość wyświetlanego obrazu na ekranie jest kontrolowana przez rozmiar figure i rozmiar axes.
figure(figsize = (10,10)) # creates a figure 10 inches by 10 inches
Osie
axes([0,0,0.7,0.6]) # add an axes with the position and size specified by
# [left, bottom, width, height] in normalized units.
Większe tablice danych będą wyświetlane w tym samym rozmiarze jak mniejszych tablic ale liczba poszczególnych elementów będzie większy, więc w tym sensie, że mają wyższą rozdzielczość. Rozdzielczość w punktach na cal zapisanego rysunku może być kontrolowana za pomocą argumentu dpi na savefig.
Oto przykład, który może uczynić go bardziej zrozumiałym:
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
fig1 = plt.figure() # create a figure with the default size
im1 = np.random.rand(5,5)
ax1 = fig1.add_subplot(2,2,1)
ax1.imshow(im1, interpolation='none')
ax1.set_title('5 X 5')
im2 = np.random.rand(100,100)
ax2 = fig1.add_subplot(2,2,2)
ax2.imshow(im2, interpolation='none')
ax2.set_title('100 X 100')
fig1.savefig('example.png', dpi = 1000) # change the resolution of the saved image
# change the figure size
fig2 = plt.figure(figsize = (5,5)) # create a 5 x 5 figure
ax3 = fig2.add_subplot(111)
ax3.imshow(im1, interpolation='none')
ax3.set_title('larger figure')
plt.show()
Wielkość osi w rysunku można sterować na kilka sposobów. Użyłem powyżej powyższego opisu: subplot. Możesz także bezpośrednio dodawać osie z axes lub z gridspec.
W pierwszym przykładzie pokazujesz dwa obrazy obok siebie; jak zmienić rozmiar samego obrazu? Na przykład, aby być bliżej granicy płótna obrazu –