Matplotlib Plotgrößen meistern: Ein umfassender Leitfaden

Matplotlib ist eine leistungsstarke Python-Bibliothek zur Erstellung von Visualisierungen. Während das Erstellen von Plots einfach ist, ist die Kontrolle ihrer Größe entscheidend für Lesbarkeit und Präsentation. Dieser Artikel untersucht verschiedene Methoden zur Anpassung der Matplotlib-Plotgrößen.

Inhaltsverzeichnis

1. Festlegen von figsize in figure()
2. Ändern von rcParams für globale Änderungen
3. Verwenden von set_figheight() und set_figwidth()
4. Verwenden von set_size_inches()
5. Bildformate und savefig()

1. Festlegen von figsize in figure()

Die einfachste Methode ist die Angabe des Arguments figsize in matplotlib.pyplot.figure(). figsize nimmt ein Tupel (Breite, Höhe) in Zoll entgegen.

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))  # 10 Zoll breit, 6 Zoll hoch
ax = fig.add_subplot(111)
ax.plot(x, y)
plt.show()

2. Ändern von rcParams für globale Änderungen

Um die Standard-Figurengröße für alle Plots zu ändern, ändern Sie das rcParams-Dictionary. Dies legt eine Standardgröße fest, sofern nicht überschrieben.

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

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

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

3. Verwenden von set_figheight() und set_figwidth()

Passen Sie die Größe nach der Figurenerstellung mit den Methoden set_figheight() und set_figwidth() des Figurenobjekts an.

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)  # 5 Zoll hoch
fig.set_figwidth(12) # 12 Zoll breit
plt.show()

4. Verwenden von set_size_inches()

set_size_inches() bietet eine prägnante Möglichkeit, die Abmessungen zu ändern und nimmt ein (Breite, Höhe)-Tupel entgegen.

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 Zoll
plt.show()

5. Bildformate und savefig()

Das Bildformat (PNG, PDF, SVG) beeinflusst die Größe der gespeicherten Ausgabe. Formate mit höherer Auflösung (SVG) sind skalierbar. Verwenden Sie savefig(), um das Format und die Auflösung (dpi) zu steuern.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# ... (Ihr Plot-Code) ...

plt.savefig("myplot.png", dpi=300)  # PNG mit hoher Auflösung
plt.savefig("myplot.pdf")          # Vektorformat
plt.savefig("myplot.svg")          # Vektorformat

Diese Methoden bieten Flexibilität bei der Verwaltung von Matplotlib-Plotgrößen für klare und visuell ansprechende Visualisierungen.