极客笔记Matplotlib 坐标轴像素尺寸
在数据可视化中， Matplotlib 是一种广泛使用的绘图工具。将数据处理后，使用 Matplotlib 生成直观明了的可视化图表，对于数据研究和决策具有极大的帮助。在 Matplotlib 绘制图表时，坐标轴的尺寸是一个需要重点关注的问题。下面将详细讲解在 Matplotlib 中如何确定坐标轴的像素尺寸。
阅读更多：Matplotlib 教程
Matplotlib 坐标轴
在 Matplotlib 中，使用常见的绘图函数，如 plot() 、scatter() 、bar() 等，都需要指定 x 轴和 y 轴的取值范围。类似于其他绘图工具，在 Matplotlib 中绘制图表的过程中，设置坐标轴的大小、颜色、标签等信息都是必不可少的。
通过 matplotlib.pyplot 模块中的 gca() 函数和 plt.gca() 函数可以获得当前图表的坐标轴。
import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure()
ax = plt.gca()
# 获取 x 轴和 y 轴
axX = ax.xaxis
axY = ax.yaxis
此时，我们可以获取到 AxesSubplot 类型的坐标轴实例，从中进一步获得具体的坐标轴信息。例如，可以设置坐标轴的范围和标签：
import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure()
ax = plt.gca()
ax.set_xlim(0, 10) # 设置 x 轴范围
ax.set_ylim(0, 20) # 设置 y 轴范围
ax.set_xlabel('X Label') # 设置 x 轴标签
ax.set_ylabel('Y Label') # 设置 y 轴标签
上述方法是应用在单一坐标轴上的设置方法。在 Matplotlib 中，也可以同时设置多个 x 轴和 y 轴。
import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(2, 1, 1)
ax2 = fig.add_subplot(2, 1, 2)
# 共享 x 轴，两个子图的 x 轴范围相同
ax1.set_xlim(0, 10)
ax2.set_xlim(0, 10)
ax1.set_xticks([]) # 隐藏上方子图的 x 轴标签
ax1.set_ylabel('Subplot 1') # 设置子图 1 的 y 轴标签
ax2.set_xlabel('X Label') # 设置子图 2 的 x 轴标签
Matplotlib 坐标轴像素尺寸
在使用 Matplotlib 绘制图表时，为了满足不同的需求，需要设置不同的图表大小。在绘图时， Matplotlib 配置中有两个参数 dpi 和 figsize，这两个参数一般用来控制图表的分辨率和尺寸。其中，dpi 表示每英寸点数（dots per inch），figsize 表示图表的尺寸大小，单位为英寸（inch）。
import matplotlib.pyplot as plt
# 设置图表的分辨率和尺寸
fig = plt.figure(dpi=100, figsize=(4, 3))
# 绘制图表
plt.plot([1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8])
plt.show()
上述代码中，将 dpi 设置为 100，figsize 设置为 (4, 3)。这意味着，生成的图表以 100 dpi 的精度保存，实际大小为 4 英寸宽、3 英寸高。
除了控制图表的整体分辨率和尺寸外， Matplotlib 还支持对单个坐标轴的分辨率和尺寸进行控制。具体来说，可以通过 set_dpi() 和 set_size_inches() 方法对单个坐标轴进行设置。下面给出一个示例：
import matplotlib.pyplot as plt
# 创建图表和子图
fig, ax = plt.subplots()
# 绘制图表
x = [1, 2, 3, 4]
y = [5, 6, 7, 8]
ax.plot(x, y)
# 设置图表尺寸和每英寸点数
fig.set_size_inches(5, 4)
fig.set_dpi(100)
# 设置 y 轴的分辨率和尺寸（单位为像素）
ax.yaxis.set_major_locator(plt.MaxNLocator(integer=True))
ax.yaxis.set_tick_params(labelsize=10, pad=10, size=5)
# 显示图表
plt.show()
在上述代码中，我们首先创建了一个图表和子图 fig 和 ax。然后，通过 set_size_inches() 和 set_dpi() 方法分别设置图表的尺寸和每英寸点数。接着，通过 set_major_locator() 方法设置 y 轴的分辨率，使 y 轴刻度为整数。最后，对 y 轴的刻度标签进行一些设置，包括标签大小 labelsize，标签与轴线的距离 pad，刻度大小 size 等。
总结
在数据可视化中， Matplotlib 是一种广泛使用的绘图工具。在使用 Matplotlib 绘制图表时，需要设置坐标轴的尺寸和分辨率。除了控制图表的整体分辨率和尺寸外， Matplotlib 还支持对单个坐标轴的分辨率和尺寸进行控制。通过 set_dpi() 和 set_size_inches() 方法可以设置单个坐标轴的分辨率和尺寸。这些设置可以帮助我们生成更直观、更明了的图表，提高数据分析和决策的质量。