如何解决Matplotlib绘图尺寸不符？掌握完美掌控之术

python

2024-03-25 20:20:03

Matplotlib绘图尺寸不符？告别烦恼，掌握完美掌控之术！

症状诊断：尺寸错位之谜

在使用Matplotlib绘制图表时，你是否曾苦恼于图表尺寸与预期不符？这是令人抓狂的，但并非无法解决！让我们深入了解其背后的原因，并掌握尺寸控制的秘诀。

病因探究：坐标系和单位之惑

Matplotlib图表基于以英寸为单位的坐标系，其中x轴范围为[0, figure.width]，y轴范围为[0, figure.height]。这意味着，创建特定尺寸的图表需要正确设置figsize参数。

症结所在：GridSpec的局限性

GridSpec是Matplotlib用于子图布局的工具，但它无法直接控制整个图表的尺寸。因此，我们需要深入挖掘其他选项。

解决方案：subplots_adjust之妙用

subplots_adjust方法允许调整子图在图表中的位置和大小。通过设置left、right、bottom和top参数，可以指定子图的边界，单位为英寸或图表的百分比。

代码范例：实战演练

让我们用一个示例代码来演示如何指定图表尺寸：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

fig = plt.figure(figsize=(4.205, 2.2752))
grid = plt.GridSpec(1, 3)
ax = [fig.add_subplot(grid[0, 0]), fig.add_subplot(grid[0, 1]), fig.add_subplot(grid[0, 2])]
fig.subplots_adjust(left=0, right=1, bottom=0, top=1)
sns.heatmap(np.random.randn(10, 10), ax=ax[0])
sns.heatmap(np.random.randn(10, 10), ax=ax[1])
sns.heatmap(np.random.randn(10, 10), ax=ax[2])
plt.savefig('example.png', bbox_inches='tight', dpi=300)