Ajuster la taille de la figure dans Matplotlib : un guide pour les utilisateurs de Python

Redimensionner les figures Matplotlib en Python

Matplotlib est une puissante bibliothèque de traçage en Python, largement utilisée pour créer des visualisations statiques, animées et interactives. Une exigence courante lorsque l'on travaille avec Matplotlib consiste à ajuster la taille des figures pour mieux s'adapter aux présentations, aux rapports ou aux pages Web.

Changer la taille des figures dans Matplotlib peut améliorer la lisibilité et l'esthétique de vos tracés. Ce guide vous guidera à travers les étapes simples nécessaires pour redimensionner vos figures, garantissant que vos visualisations répondent à vos besoins et préférences spécifiques.

Comprendre le redimensionnement des figures dans Matplotlib

Le premier script montre comment ajuster la taille d'une figure dans Matplotlib à l'aide du import matplotlib.pyplot as plt bibliothèque. La commande fig, ax = plt.subplots() crée une nouvelle figure et un ensemble de sous-intrigues. Ceci est essentiel car cela initialise la zone de traçage. La commande fig.set_size_inches(10, 5) définit la taille de la figure à 10 pouces de largeur et 5 pouces de hauteur, offrant un moyen simple et direct de contrôler les dimensions de l'intrigue. Le ax.plot([1, 2, 3, 4], [10, 20, 25, 30]) La commande trace un graphique linéaire de base sur l’axe initialisé. Finalement, le plt.show() La commande affiche la figure avec tous ses éléments, vous permettant d'inspecter visuellement les changements de taille.

Le deuxième script améliore le premier en ajoutant des fonctionnalités de redimensionnement dynamique. Après avoir créé la figure et l'axe avec fig, ax = plt.subplots(), le script définit la taille de la figure de manière dynamique en utilisant width = 8 et height = 6, puis en appliquant ces valeurs avec fig.set_size_inches(width, height). Cette approche facilite l'ajustement de la taille en fonction d'entrées variables. De plus, le script comprend fig.savefig('resized_figure.png', bbox_inches='tight') pour enregistrer la figure redimensionnée dans un fichier. Le dix L'option garantit que la figure enregistrée inclut tous les éléments sans espace supplémentaire, ce qui la rend adaptée à l'intégration dans des rapports ou des présentations.

import matplotlib.pyplot as plt
<code># Create a figure and axis
fig, ax = plt.subplots()
<code># Set figure size (width, height) in inches
fig.set_size_inches(10, 5)
<code># Plotting example data
ax.plot([1, 2, 3, 4], [10, 20, 25, 30])
<code># Show the plot
plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt
<code># Create a figure and axis
fig, ax = plt.subplots()
<code># Set figure size dynamically
width = 8
height = 6
fig.set_size_inches(width, height)
<code># Plotting example data
ax.plot([1, 2, 3, 4], [10, 20, 25, 30])
<code># Save the plot with the specified size
fig.savefig('resized_figure.png', bbox_inches='tight')

Techniques avancées pour redimensionner les figures Matplotlib

Au-delà du redimensionnement de base, Matplotlib propose des techniques avancées pour personnaliser les dimensions des figures. Une de ces méthodes consiste à utiliser le figsize paramètre directement dans le plt.figure() fonction. Cela vous permet de définir la taille de la figure au stade de la création, offrant ainsi une approche plus claire de la gestion des dimensions. Par exemple, plt.figure(figsize=(12, 6)) crée une figure d'une largeur de 12 pouces et d'une hauteur de 6 pouces. Cette méthode est particulièrement utile lorsque vous devez créer plusieurs figures avec des dimensions cohérentes.

Une autre fonctionnalité puissante est la possibilité de redimensionner dynamiquement les figures en fonction du contenu. Ceci peut être réalisé en calculant la taille souhaitée avant de tracer et en ajustant la figure en conséquence. Par exemple, si vous tracez une grille de sous-parcelles, vous pouvez calculer la largeur et la hauteur totales requises en fonction du nombre de sous-parcelles et de leurs tailles individuelles. Cela garantit que vos chiffres sont non seulement visuellement attrayants, mais également de taille appropriée pour les données présentées.

Réflexions finales sur le redimensionnement des figures Matplotlib

Le redimensionnement des figures dans Matplotlib est un processus simple qui peut améliorer considérablement la présentation de vos visualisations de données. En maîtrisant les différentes commandes et techniques disponibles, telles que fig.set_size_inches() et plt.figure(figsize=), vous pouvez créer des parcelles à la fois fonctionnelles et visuellement attrayantes. Que vous prépariez des chiffres pour la publication ou que vous essayiez simplement de rendre vos données plus faciles à comprendre, l'ajustement de la taille des chiffres est une compétence cruciale pour tout programmeur Python.