rcParams如何在Matplotlib中使用-创新互联

rcParams如何在Matplotlib中使用？针对这个问题，这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答，希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。

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主要作用为指定图片像素：

matplotlib.rcParams[‘figure.figsize']#图片像素 
matplotlib.rcParams[‘savefig.dpi']#分辨率 
plt.savefig(‘plot123_2.png', dpi=200)#指定分辨率

%matplotlib inline
import matplotlib # 注意这个也要import一次
import matplotlib.pyplot as plt
from IPython.core.pylabtools import figsize # import figsize
#figsize(12.5, 4) # 设置 figsize
plt.rcParams['savefig.dpi'] = 300 #图片像素
plt.rcParams['figure.dpi'] = 300 #分辨率
# 默认的像素：[6.0,4.0]，分辨率为100，图片尺寸为 600&400
# 指定dpi=200，图片尺寸为 1200*800
# 指定dpi=300，图片尺寸为 1800*1200
# 设置figsize可以在不改变分辨率情况下改变比例

myfont = matplotlib.font_manager.FontProperties(fname=r'C:/Windows/Fonts/msyh.ttf') # 这一行
plt.plot((1,2,3),(4,3,-1))
plt.xlabel(u'横坐标', fontproperties=myfont) # 这一段
plt.ylabel(u'纵坐标', fontproperties=myfont) # 这一段
#plt.show()
plt.savefig('plot123_2.png', dpi=300) #指定分辨率保存

一样的图片，像素大就更加高清了。

Matplotlib中plt.rcParams用法（设置图像细节）

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.colors import ListedColormap
%matplotlib inline  

# 生成数据
x = np.linspace(0, 4*np.pi)
y = np.sin(x)

plt.rcParams['figure.figsize'] = (5.0, 4.0)   # 显示图像的较大范围
plt.rcParams['image.interpolation'] = 'nearest' # 差值方式，设置 interpolation style
plt.rcParams['image.cmap'] = 'gray'       # 灰度空间

#设置rc参数显示中文标题
#设置字体为SimHei显示中文
plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei'
#设置正常显示字符
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
plt.title('sin曲线')
#设置线条样式
plt.rcParams['lines.linestyle'] = '-.'
#设置线条宽度
plt.rcParams['lines.linewidth'] = 3
#绘制sin曲线
plt.plot(x, y, label='$sin(x)$')
 
# plt.savefig('sin.png')
# plt.show()


x=np.array([1,2])
y=np.array([1,4])
z=np.array([[1,2], [3, 4]])
plt.xlim(1,2)
plt.ylim(1,4)

plt.contourf(x, y, z, alpha=0.6)

关于rcParams如何在Matplotlib中使用问题的解答就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，如果你还有很多疑惑没有解开，可以关注创新互联行业资讯频道了解更多相关知识。

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