إتقان أحجام الرسوم البيانية في Matplotlib: دليل شامل

مكتبة Matplotlib هي مكتبة قوية في بايثون لإنشاء تصورات. بينما يعد إنشاء الرسوم البيانية أمرًا سهلاً، إلا أن التحكم في حجمها أمر بالغ الأهمية من أجل الوضوح والعرض التقديمي. تستعرض هذه المقالة طرقًا مختلفة لضبط أحجام رسوم Matplotlib.

جدول المحتويات

1. ضبط figsize في figure()
2. تعديل rcParams للتغييرات العامة
3. استخدام set_figheight() و set_figwidth()
4. استخدام set_size_inches()
5. تنسيقات الرسوم و savefig()

1. ضبط figsize في figure()

أبسط طريقة هي تحديد وسيطة figsize في matplotlib.pyplot.figure(). تأخذ figsize زوجًا مرتبًا (العرض، الارتفاع) بالبوصة.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

fig = plt.figure(figsize=(10, 6))  # عرض 10 بوصة، ارتفاع 6 بوصات
ax = fig.add_subplot(111)
ax.plot(x, y)
plt.show()

2. تعديل rcParams للتغييرات العامة

لتغيير حجم الرسم الافتراضي لجميع الرسوم البيانية، قم بتعديل قاموس rcParams. يحدد هذا حجمًا افتراضيًا ما لم يتم تجاوزه.

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl
import numpy as np

mpl.rcParams['figure.figsize'] = (8, 4)  # افتراضي: 8x4 بوصات

x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.cos(x)
plt.plot(x, y)
plt.show()

3. استخدام set_figheight() و set_figwidth()

قم بضبط الحجم بعد إنشاء الرسم باستخدام طريقتي set_figheight() و set_figwidth() لكائن الرسم.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.exp(-x)

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ax.plot(x, y)

fig.set_figheight(5)  # ارتفاع 5 بوصات
fig.set_figwidth(12) # عرض 12 بوصة
plt.show()

4. استخدام set_size_inches()

توفر set_size_inches() طريقة موجزة لتغيير الأبعاد، حيث تأخذ زوجًا مرتبًا (العرض، الارتفاع).

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0, 10, 100)
y = x**2

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ax.plot(x, y)

fig.set_size_inches(7, 3) # 7x3 بوصات
plt.show()

5. تنسيقات الرسوم و savefig()

يؤثر تنسيق الرسم (PNG، PDF، SVG) على حجم الإخراج المحفوظ. التنسيقات عالية الدقة (SVG) قابلة للتطوير. استخدم savefig() للتحكم في التنسيق والدقة (dpi).

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# ... (رمز الرسم الخاص بك) ...

plt.savefig("myplot.png", dpi=300)  # PNG عالية الدقة
plt.savefig("myplot.pdf")          # تنسيق متجه
plt.savefig("myplot.svg")          # تنسيق متجه

توفر هذه الطرق مرونة في إدارة أحجام رسوم Matplotlib من أجل تصورات واضحة وجذابة بصريًا.