以下来自Stack Overflow

从上面我们可以很清晰的看出应该如何使用matplotlib的figure方法。

补充知识：matplotlib 设置图形大小时 figsize 与 dpi 的关系

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。

span>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）

以上这篇在matplotlib中改变figure的布局和大小实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持python博客。