Seaborn 如何调整绘图的大小

绘图的大小指的是宽度和高度，单位可以是英寸或厘米。通过调整绘图的大小，我们可以控制它在屏幕上或打印媒体中所占用的空间。Seaborn提供了几种修改绘图大小的选项，以适应我们的需要。

Seaborn的API中没有一个专门的参数称为“ figure size ”。在使用Seaborn创建绘图时，我们可以通过直接使用Matplotlib的函数或参数来指定图形的大小。

导入所需的库

在进行下一步操作之前，我们必须确保所需的库已安装在我们的Python工作环境中。一旦安装完成，我们可以使用以下代码导入它们。

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

调整 seaborn 图表大小有多种方法。让我们详细看看每种方法。

使用 Matplotlib 的 Figure 调整大小

Seaborn 图表是使用 Matplotlib 的 Figure 和 Axes 对象创建的。要调整图表的大小，我们可以直接操作 Figure 对象。

示例

在此示例中，我们使用 plt.figure(figsize=(8, 6)) 创建一个宽度为 8 英寸，高度为 6 英寸的 Figure 对象。这将设置所需的图表大小。

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
# Create a figure with a specific size
plt.figure(figsize=(8, 6))
x = [1,22,10]
y = [4,56,67]
# Create a plot using Seaborn
sns.scatterplot(x)
plt.show()

输出

Seaborn 如何调整绘图的大小

使用Seaborn的函数调整大小

Seaborn提供了一个方便的函数叫做’ set_context() ‘，允许我们调整绘图的整体风格，包括大小。’ set_context() ‘函数有一个名为’ rc ‘的参数，可以接受一个Matplotlib参数的字典。我们可以使用’ figure.figsize ‘参数来指定绘图的大小。

示例

在这个例子中，我们使用’ sns.set_context(“paper”, rc={“figure.figsize”: (8, 6)}) ‘来将绘图上下文设置为“paper”，并将所需的大小指定为 (8, 6) 英寸。之后创建的绘图将反映出这个更新的上下文。

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
# Create a figure with a specific size
plt.figure(figsize=(8, 6))
x = [1,22,10]
y = [4,56,67]
# Create a plot using Seaborn
sns.scatterplot(x)
# Set the context with a specific size
sns.set_context("paper", rc={"figure.figsize": (8, 6)})
# Create a plot using Seaborn
sns.scatterplot(x=x)
plt.show()

输出

Seaborn 如何调整绘图的大小

使用Matplotlib的rcParams调整大小

Matplotlib有一组全局参数称为’ rcParams ‘，它们控制绘图外观的各个方面。我们可以修改’ rcParams ‘中的’ figure.figsize ‘参数来调整Seaborn中绘图的大小。

示例

在此示例中，’ plt.rcParams[“figure.figsize”] = (8, 6) ‘将全局参数’ figure.figsize ‘设置为’ (8, 6) ‘英寸，这会影响使用Seaborn创建的后续绘图的大小。

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
# Create a figure with a specific size
plt.figure(figsize=(3, 3))
y = [4,56,67]
# Create a plot using Seaborn
sns.scatterplot(y)
# Set the figure size using rcParams
plt.rcParams["figure.figsize"] = (600, 400)
# Create a plot using Seaborn
sns.scatterplot(y=y)
plt.show()

输出

Seaborn 如何调整绘图的大小

调整子图大小

如果我们在一个图中有多个子图，我们可以使用Matplotlib中的’subplots()’函数来控制它们的大小。

示例

在这个例子中，我们使用’fig, axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(10, 8))’来创建一个包含 2×2 子图网格的图。’figsize’参数指定图的整体大小，而可以通过’axes’对象访问并指定特定的图。

# Create a figure with multiple subplots
fig, axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(10, 8))
# Create plots using Seaborn
sns.scatterplot(x=x, y=y, ax=axes[0, 0])
sns.histplot(data=x, ax=axes[0, 1])
sns.lineplot(data=y, ax=axes[1, 0])
sns.boxplot(data=y, ax=axes[1, 1])
plt.show()

输出

Seaborn 如何调整绘图的大小

保存指定大小的图表

一旦我们调整了图表的大小，我们可以使用Matplotlib的’savefig（）’函数将其保存到文件中，确保保存的图表保留所需的大小。

示例

在这个例子中，使用’plt.savefig（”output.png”，dpi=100，bbox_inches=”tight”）’将图表保存为图像文件。’dpi’参数指定了分辨率，’bbox_inches=”tight”‘确保保存的图表包含整个图形，不裁剪任何部分。

# Set the figure size
plt.figure(figsize=(6, 4))
# Create a plot using Seaborn
sns.scatterplot(x=x, y=y)
# Save the plot with desired size
plt.savefig("output.png", dpi=100, bbox_inches="tight")
plt.show()