Matplotlib默認繪圖時常常模糊不清，這里分享7種解決方案：

方法一，dpi設置

plt.figure(dpi=150)

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方法二，figsize設置

plt.figure(figsize=(6,?8))#6，8分別對應寬和高

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方法三，set_size_inches設置

plt.figure().set_size_inches(6,8)#6，8分別對應寬和高

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方法四，rcParams設置

plt.rcParams['figure.figsize']?=?(6,8)?#6，8分別對應寬和高

rcParams詳細使用，可見👉matplotlib-rcParams及繪圖風格(style)設置詳解

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方法五，主題設置

plt.style.use(stylexxx)

目前可用的有26種主題，每種主題對應自己的圖片大小尺寸

['Solarize_Light2', '_classic_test_patch', 'bmh', 'classic', 'dark_background', 'fast', 'fivethirtyeight', 'ggplot', 'grayscale', 'seaborn', 'seaborn-bright', 'seaborn-colorblind', 'seaborn-dark', 'seaborn-dark-palette', 'seaborn-darkgrid', 'seaborn-deep', 'seaborn-muted', 'seaborn-notebook', 'seaborn-paper', 'seaborn-pastel', 'seaborn-poster', 'seaborn-talk', 'seaborn-ticks', 'seaborn-white', 'seaborn-whitegrid', 'tableau-colorblind10']

每類主題效果👉Python可視化|matplotlib04-繪圖風格（plt.style）大全

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方法六、直接輸出矢量圖

僅限于Jupyter Notebook中使用Matplotlib時，可以添加如下代碼輸出矢量圖：

修改前效果

添加修改參數(shù)：

%config?InlineBackend.figure_format='svg'#輸出矢量圖設置修改后效果

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方法七，savefig設置

詳細參數(shù)如下，dpi可設置分辨率，metadata可設置保存格式，‘png' 、'pdf' 、'svg'等

plt.savefig(fname,?*,?dpi='figure',?format=None,?metadata=None,?bbox_inches=None,?pad_inches=0.1)

當然，以上方法多數(shù)情況下是聯(lián)合使用的～

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一個小例子

#默認繪圖 import?matplotlib.pyplot?as?pltplt.bar([1,?2,?3],?[3,?2,?1]) plt.show()修改前#設置分辨率、主題后繪圖 import?matplotlib.pyplot?as?pltplt.figure(dpi=120) plt.style.use('ggplot') plt.bar([1,?2,?3],?[3,?2,?1]) plt.show()修改后

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-END-

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的【Python】7种方案，彻底实现可视化图片大小/分辨率控制自由的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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