python - 在 matplotlib 中调整图形质量

Question

我已经编写了一些代码来在 matplotlib 中生成一个多面板图形。为了使图形在文档中看起来更清晰，我尝试增加 dpi。不过，我发现这也改变了图形、字体、线条等的大小，如以下更简单的示例所示:

#First normal figure
fig, axarr = plt.subplots(2,2, figsize=(6,6))
for i,ax in enumerate(axarr.flatten()):
    ax.plot(range(10))
    ax.set_title('title'+str(i), fontsize=10)
    ax.set_xlabel('x'+str(i), fontsize=10)
    ax.set_ylabel('y'+str(i), fontsize=10)
plt.tight_layout()

#Again, with higher dpi
fig, axarr = plt.subplots(2,2, figsize=(6,6), dpi=200)
for i,ax in enumerate(axarr.flatten()):
    ax.plot(range(10))
    ax.set_title('title'+str(i), fontsize=10)
    ax.set_xlabel('x'+str(i), fontsize=10)
    ax.set_ylabel('y'+str(i), fontsize=10)

plt.tight_layout()
plt.show()

在我的电脑上(使用matplotlib 1.4.3)，第二个图的尺寸更大，文字也更大，所以y轴标签重叠。如果不使用 plt.tight_layout()，子图轴的重叠也更差。显然，这在试图制作更高质量的图形时没有帮助。这是怎么回事，我怎样才能改变图形质量并保持图形外观不变？当我调整子图参数、添加颜色条和图例等时，有没有一种解决方案也可以工作，即一般情况下？提前感谢您提供的任何帮助。

Answer 1

您的问题是您显示它然后将其保存在 GUI 窗口中。您必须通过定义 dpi 的命令 savefig 保存图像。

像这样:

import matplotlib.pyplot as plt

#First normal figure
fig, axarr = plt.subplots(2,2, figsize=(6,6))
for i,ax in enumerate(axarr.flatten()):
    ax.plot(range(10))
    ax.set_title('title'+str(i), fontsize=10)
    ax.set_xlabel('x'+str(i), fontsize=10)
    ax.set_ylabel('y'+str(i), fontsize=10)
plt.tight_layout()
plt.savefig('myfigure_100.png', dpi=100)
plt.savefig('myfigure_200.png', dpi=200)

如果你想显示它，你可以在脚本的末尾添加plt.show()

编辑

图形大小的dpi与字体大小的关系如下例所示:

import matplotlib.pyplot as plt

#First normal figure
fig1, axarr1 = plt.subplots(2,2, figsize=(6,6), dpi=100)
for i,ax in enumerate(axarr1.flatten()):
    ax.plot(range(10))
    ax.set_title('title'+str(i), fontsize=10)
    ax.set_xlabel('x'+str(i), fontsize=10)
    ax.set_ylabel('y'+str(i), fontsize=10)
plt.tight_layout()

fig2, axarr2 = plt.subplots(2,2, figsize=(12,12), dpi=50)
for i,ax in enumerate(axarr2.flatten()):
    ax.plot(range(10))
    ax.set_title('title'+str(i), fontsize=20)
    ax.set_xlabel('x'+str(i), fontsize=20)
    ax.set_ylabel('y'+str(i), fontsize=20)
plt.tight_layout()

plt.show()