针对matplotlib中带有标题、轴标签的确切图形大小和matplotlib坐标轴标签这两个问题，本篇文章进行了详细的解答，同时本文还将给你拓展matplotliby轴标签在右侧、matplotli

针对matplotlib 中带有标题、轴标签的确切图形大小和matplotlib坐标轴标签这两个问题，本篇文章进行了详细的解答，同时本文还将给你拓展matplotlib y轴标签在右侧、matplotlib 设置图形大小 figsize dpi、matplotlib 设置图形大小时 figsize 与 dpi 的关系、matplotlib中LaTeX轴标签的粗体字体粗细等相关知识，希望可以帮助到你。

• matplotlib 中带有标题、轴标签的确切图形大小（matplotlib坐标轴标签）
• matplotlib y轴标签在右侧
• matplotlib 设置图形大小 figsize dpi
• matplotlib 设置图形大小时 figsize 与 dpi 的关系
• matplotlib中LaTeX轴标签的粗体字体粗细

matplotlib 中带有标题、轴标签的确切图形大小（matplotlib坐标轴标签）

以前也有人问过类似的问题，但我所有的搜索结果都没有解决我的问题。采取以下示例代码：

from matplotlib.pyplot import *fig = figure(1, figsize=(3.25, 3))plot([0,1,5,2,9])title(''title'')xlabel(''xAxis'')ylabel(''yAxis'')fig.savefig(''test.png'',dpi=600)

结果图形为 2040x1890 像素，即 3.4”x3.15”，x-label 被截断。在图像编辑器中查看 PNG 文件，轴和刻度标签似乎符合所需的大小。我尝试从输出大小和请求大小中获取差异并将其反馈回 (3.25 - (3.4-3.25) = 3.10，但 matplotlib 似乎添加了一个任意缓冲区，但它仍然没有达到所需的大小. 一个人如何制作出所需尺寸的整体图？

答案1

与大卫罗宾逊的评论一致，此处生成的数字是 3.25 x 3 英寸，由 Photoshop 测量，尽管 xlabel 确实显示截止（python 2.6 64 位中的 mpl 1.1.0，win7）

解决该问题的一种方法是手动调整边距subplot_adjust：

from matplotlib.pyplot import *fig = figure(1, figsize=(3.25, 3))plot([0, 1, 5, 2, 9])title(''title'')xlabel(''xAxis'')ylabel(''yAxis'')subplots_adjust(bottom=0.14)   # <--fig.savefig(''test.png'', dpi=600) 

这些边距的默认值在 matploblibrc 文件中设置，您可以在那里永久修改它。在我的例子中，下边距的默认值为 0.10。

如果您的图形尺寸错误或正确，例如我的情况，您可以使用 subplot_adjust 为标签提供足够的空间。然后，如果需要，您可以计算校正以获得您想要的实际图片或图形大小，就像您已经做的那样。

保存图形的最终视图取决于该图形的大小。如果您show()将您的图形保存在 matplotlib 视图框架中，您将在图像中获得标签截断。但是，如果您手动增加图像的大小，您将看到标签出现，如果您保存它，它也会出现在保存的图像中。可以说这是所见即所得。你的身材很小，这会让你的标签被剪掉。所以另一种方法是制作一个更大的数字，也许用较低的 dpi 来保持整体大小。这也有效：

from matplotlib.pyplot import *fig = figure(1, figsize=(6.5, 6))   # <---plot([0, 1, 5, 2, 9])title(''title'')xlabel(''xAxis'')ylabel(''yAxis'')fig.savefig(''test.png'', dpi=300)    # <---

在任何情况下，我都会认为这是一个 matplolib 错误，因为您可以期望在绘图和保存后有一个未切割的数字。

matplotlib y轴标签在右侧

是否有一种简单的方法可以将y轴标签放在图的右侧？我知道可以使用来对刻度标签进行此操作ax.yaxis.tick_right()，但是我想知道是否也可以对轴标签进行此操作。

我想到的一个想法是使用

ax.yaxis.tick_right()ax2 = ax.twinx()ax2.set_ylabel(''foo'')

但是，在保留y轴的范围的同时，将所有标签（刻度和轴标签）放置在右侧并没有达到预期的效果。简而言之，我想要一种将所有y轴标签从左向右移动的方法。

答案1

看来您可以使用以下方法做到这一点：

ax.yaxis.set_label_position("right")ax.yaxis.tick_right()

请参阅此处的示例。

matplotlib 设置图形大小 figsize dpi

figure语法说明

• figure(num=None, figsize=None, dpi=None, facecolor=None, edgecolor=None, frameon=True)
• num: 图像编号或名称，数字为编号 ，字符串为名称
• figsize: 指定figure的宽和高，单位为英寸
• dpi: 指定绘图对象的分辨率，即每英寸多少个像素，缺省值为80, 1英寸等于2.5cm, A4 纸是 21*30cm的纸张
• facecolor: 背景颜色
• edgecolor: 边框颜色
• frameon: 是否显示边框

import matplotlib.pyplot as plt


def plot(fs, dpi_set):
    plt.figure(figsize=fs, dpi=dpi_set)
    plt.title("size:{}, dpi:{}".format(fs, dpi_set))
    plt.plot([0, 1, 2, 3], [3, 4, 2, 5])
    plt.savefig(str(fs) + "-" + str(dpi_set) + ".png")


if __name__ == "__main__":
    figsize = (2, 2)
    for i in range(1, 4):
        plot(figsize, i*72)

    for i in [2, 4, 6]:
        plot((i, i), 72)

Jupyter

REF

https://www.cnblogs.com/lijunjie9502/p/10327151.html

问题：

1、生成的柱状图中，横轴标签相互遮盖。

2、保存的图片太小，边缘几乎被裁切掉了。

方案：

问题1：

第1种方法：旋转X轴标签， 旋转-15度

plt.xticks(rotation=-15)

第2种方法：缩小X轴字体，字体缩小为5

plt.xticks(fontsize=5)

第3种方法：长标签换行，需换行标签前加’\n’换行

x = ['American Indian/Eskimo/Aleut', '\n'+'Asian or Pacific Islander', 'Black', 'White', 'Other']

第4种方法：横纵轴颠倒。

plt.barh(df['sport_type'], df['score'])    # 绘制横向柱状图

第5种方法：拉长画布。第一个是长，第二个是宽，记得要把它放在最前面来自定义画布。

plt.figure(figsize=(25,10))

问题2：

保存图片（plt.savefig(）前加入一行代码就好，让Matplotlib自行调整。

plt.tight_layout()

注意：必须是plt.savefig 前加入。

REF

https://blog.csdn.net/qq_36017609/article/details/108657017

https://www.jianshu.com/p/01ed72b2aeee

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）

matplotlib中LaTeX轴标签的粗体字体粗细

plt.xlabel('foo',fontweight='bold')

plt.xlabel(r'$\phi$')

plt.xlabel(r'$\phi$',fontweight='bold')

plt.xlabel(r'$\bf \phi$')
plt.xlabel(r'$\mathbf{\phi}$')

今天关于matplotlib 中带有标题、轴标签的确切图形大小和matplotlib坐标轴标签的介绍到此结束，谢谢您的阅读，有关matplotlib y轴标签在右侧、matplotlib 设置图形大小 figsize dpi、matplotlib 设置图形大小时 figsize 与 dpi 的关系、matplotlib中LaTeX轴标签的粗体字体粗细等更多相关知识的信息可以在本站进行查询。