rcParams如何在Matplotlib中使用

rcParams如何在Matplotlib中使用？針對這個問題，這篇文章詳細介紹了相對應的分析和解答，希望可以幫助更多想解決這個問題的小伙伴找到更簡單易行的方法。

主要作用為指定圖片像素：

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

%matplotlib inline
import matplotlib # 注意這個也要import一次
import matplotlib.pyplot as plt
from IPython.core.pylabtools import figsize # import figsize
#figsize(12.5, 4) # 設置 figsize
plt.rcParams['savefig.dpi'] = 300 #圖片像素
plt.rcParams['figure.dpi'] = 300 #分辨率
# 默認的像素：[6.0,4.0]，分辨率為100，圖片尺寸為 600&400
# 指定dpi=200，圖片尺寸為 1200*800
# 指定dpi=300，圖片尺寸為 1800*1200
# 設置figsize可以在不改變分辨率情況下改變比例

myfont = matplotlib.font_manager.FontProperties(fname=r'C:/Windows/Fonts/msyh.ttf') # 這一行
plt.plot((1,2,3),(4,3,-1))
plt.xlabel(u'橫坐標', fontproperties=myfont) # 這一段
plt.ylabel(u'縱坐標', fontproperties=myfont) # 這一段
#plt.show()
plt.savefig('plot123_2.png', dpi=300) #指定分辨率保存

一樣的圖片，像素大就更加高清了。

Matplotlib中plt.rcParams用法（設置圖像細節(jié)）

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

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

plt.rcParams['figure.figsize'] = (5.0, 4.0)   # 顯示圖像的最大范圍
plt.rcParams['image.interpolation'] = 'nearest' # 差值方式，設置 interpolation style
plt.rcParams['image.cmap'] = 'gray'       # 灰度空間

#設置rc參數顯示中文標題
#設置字體為SimHei顯示中文
plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei'
#設置正常顯示字符
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
plt.title('sin曲線')
#設置線條樣式
plt.rcParams['lines.linestyle'] = '-.'
#設置線條寬度
plt.rcParams['lines.linewidth'] = 3
#繪制sin曲線
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)

關于rcParams如何在Matplotlib中使用問題的解答就分享到這里了，希望以上內容可以對大家有一定的幫助，如果你還有很多疑惑沒有解開，可以關注億速云行業(yè)資訊頻道了解更多相關知識。