如何更改 seaborn 轴或图形级别图的图形大小答案

【问题标题】：How to change the figure size of a seaborn axes or figure level plot如何更改 seaborn 轴或图形级别图的图形大小
【发布时间】：2020-05-24 22:25:30
【问题描述】：

如何更改图像的大小以使其适合打印？

例如，我想使用 A4 纸，横向尺寸为 11.7 英寸 x 8.27 英寸。

【问题讨论】：

标签： python matplotlib seaborn figsize

【解决方案1】：

您还可以通过在 seaborn set 方法中使用键 'figure.figsize' 将字典传递给 rc 参数来设置图形大小：

import seaborn as sns

sns.set(rc={'figure.figsize':(11.7,8.27)})

其他替代方法可能是使用rcParams 的figure.figsize 来设置图形大小如下：

from matplotlib import rcParams

# figure size in inches
rcParams['figure.figsize'] = 11.7,8.27

更多详情请见matplotlib documentation

【讨论】：

与其他解决方案不同，此解决方案不采用某种定义绘图的方式。谢谢。
请注意，当您调用 sns.set() 时，它会将您的图形样式默认为 sns 默认值而不是 matplotlib 默认值，例如，您的图形会突然有一个带有白色网格的灰色背景 - 请参阅在这里：seaborn.pydata.org/tutorial/aesthetics.html。此外，这对我的情节（sns.pairplot）的大小没有任何影响。
我的也不是 sns.boxplot
感谢@Melissa。这让我意识到我必须在.set_style() 之前致电.set()
唉，他们都没有在 Jupyter Lab 中产生任何情节。 fig, ax = pyplot.subplots(figsize=(20, 2)); a = sns.lineplot(ax=ax, x=..., y=...) 会按预期工作。当需要使用“技巧”设置这些参数时，我总是感到惊讶，因为这些参数在 seaborn 中应该很简单，因为它经常使用。

【解决方案2】：

您需要提前创建 matplotlib 的 Figure 和 Axes 对象，指定图形的大小：

from matplotlib import pyplot
import seaborn

import mylib

a4_dims = (11.7, 8.27)
df = mylib.load_data()
fig, ax = pyplot.subplots(figsize=a4_dims)
seaborn.violinplot(ax=ax, data=df, **violin_options)

【讨论】：

这个解决方案似乎不适用于后面的代码（不同类型的情节）。有任何想法吗？我假设“mylib”只是一个存储数据的库，在此代码中不需要：` fig, ax = pyplot.subplots(figsize=(12,6)); sns.jointplot(memoryPrice['price'], memoryPrice['Memory']) `
这个答案在@TMWP 的情况下不起作用，因为jointplot 是一种图形级别的方法。请参阅下面的答案。
这个答案不适用于那些不接受 ax 作为输入的绘图类型，例如sns.lmplot()
seaborn 中的绘图大小应使用height 和aspect 参数设置，如此处所述stackoverflow.com/a/51602446/2412831
@LeandroOrdonez 这并不真正适用于轴级功能。

【解决方案3】：

请注意，如果您尝试传递到 seaborn 中的“图形级别”方法（例如 lmplot、catplot / factorplot、jointplot），您可以并且应该使用 @ 在参数中指定它987654328@和aspect。

sns.catplot(data=df, x='xvar', y='yvar', 
    hue='hue_bar', height=8.27, aspect=11.7/8.27)

请参阅https://github.com/mwaskom/seaborn/issues/488 和Plotting with seaborn using the matplotlib object-oriented interface，了解有关图形级别方法不遵守轴规范的更多详细信息。

【讨论】：

这是迄今为止唯一正确处理不接受 ax 作为参数的 sns 图的答案。
请注意，高度和纵横比控制单个“平面”的尺寸，即子图。所以这不会直接调整完整的图形尺寸。
另见this official tutorial

【解决方案4】：

您可以将上下文设置为poster 或手动设置fig_size。

import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

np.random.seed(0)
n, p = 40, 8
d = np.random.normal(0, 2, (n, p))
d += np.log(np.arange(1, p + 1)) * -5 + 10


# plot
sns.set_style('ticks')
fig, ax = plt.subplots()
# the size of A4 paper
fig.set_size_inches(11.7, 8.27)
sns.violinplot(data=d, inner="points", ax=ax)    
sns.despine()

fig.savefig('example.png')

【讨论】：

这个答案不适用于那些不接受 ax 作为输入的绘图类型，例如sns.lmplot()
为了扩展 Chris 的回答，一些 seaborn 绘图会生成具有多个轴的复合图形，因此它们不能将单个轴作为参数。
这在尝试绘制小提琴图时对我有用。我能够在 Jupiter 实验室笔记本中更改内联图形的大小。

【解决方案5】：

先导入matplotlib，用它来设置图形的大小

from matplotlib import pyplot as plt
import seaborn as sns

plt.figure(figsize=(15,8))
ax = sns.barplot(x="Word", y="Frequency", data=boxdata)

【讨论】：

【解决方案6】：

这可以使用：

plt.figure(figsize=(15,8))
sns.kdeplot(data,shade=True)

【讨论】：

+1 -- 如果您不必import matplotlib.pyplot as plt 来使用这个对图形的简单调用，那就太好了。我想知道他们为什么不直接用sns.set_figure_size() 公开它。

【解决方案7】：

除了 elz 关于返回多图网格对象的“图形级别”方法的回答之外，还可以使用以下方法显式设置图形高度和宽度（即不使用纵横比）方法：

import seaborn as sns 

g = sns.catplot(data=df, x='xvar', y='yvar', hue='hue_bar')
g.fig.set_figwidth(8.27)
g.fig.set_figheight(11.7)

【讨论】：

set_figwidth 和 set_figheight 适用于网格对象。 >>> import seaborn >>> import matplotlib.pyplot as pyplot >>> Tips = seaborn.load_dataset("tips") >>> g = seaborn.FacetGrid(tips, col="time", row="smoker") >>> g = g.map(pyplot.hist, "total_bill") >>> g.fig.set_figwidth(10) >>> g.fig.set_figheight(10)
也许 API 改变了，但对我来说是 g.figure.set_figwidth 而不是 g.fig.set_figwidth。我正在使用 matplotlib 3.1.0 版和 seaborn 0.9.0
适用于 seaborn 版本 0.11.1 - 此页面上的其他解决方案无效
非常感谢，这是唯一对我有用的解决方案。已经尝试了 15 分钟来解决这个问题

【解决方案8】：

这也应该有效。

from matplotlib import pyplot as plt
import seaborn as sns    

plt.figure(figsize=(15,16))
sns.countplot(data=yourdata, ...)

【讨论】：

【解决方案9】：

对于我的情节（sns factorplot），建议的答案效果不佳。

所以我使用

plt.gcf().set_size_inches(11.7, 8.27)

就在与 seaborn 的情节之后（因此无需将斧头传递给 seaborn 或更改 rc 设置）。

【讨论】：

这是唯一适用于我的 FacetGrid 解决方案 python g = sns.FacetGrid(df.set_index('category'), col="id") pyplot.gcf().set_size_inches(11.7, 8.27) g.map(lambda data, color: data.plot.barh(color=color), "count")
这里也一样。似乎sns.FacetGrid 会根据计算值（由height 和aspect 设置）设置图形大小，并在seaborn 绘图后直接更改图形大小。更改图形大小后可能会发生其他情节的微调

【解决方案10】：

# Sets the figure size temporarily but has to be set again the next plot
plt.figure(figsize=(18,18))

sns.barplot(x=housing.ocean_proximity, y=housing.median_house_value)
plt.show()

【讨论】：

【解决方案11】：

Paul H 和 J. Li 的最佳答案不适用于所有类型的 seaborn 人物。对于FacetGrid 类型（例如sns.lmplot()），使用size 和aspect 参数。

Size 同时改变高度和宽度，保持纵横比。

Aspect 只改变宽度，保持高度不变。

你总是可以通过使用这两个参数来获得你想要的尺寸。

信用：https://stackoverflow.com/a/28765059/3901029

【讨论】：

【解决方案12】：

一些尝试过的方法：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
ax, fig = plt.subplots(figsize=[15,7])
sns.boxplot(x="feature1", y="feature2",data=df) # where df would be your dataframe

或

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(figsize=[15,7])
sns.boxplot(x="feature1", y="feature2",data=df) # where df would be your dataframe

【讨论】：

【解决方案13】：

调整绘图的大小取决于绘图是像seaborn.displot 这样的图形级绘图，还是像seaborn.histplot 这样的轴级绘图。 此答案适用于任何图形或坐标轴水平图。
- 见seaborn API reference
seaborn 是 matplotlib 的高级 API，因此 seaborn 使用 matplotlib 方法
在python 3.8.12、matplotlib 3.4.3、seaborn 0.11.2 中测试

进口和数据

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# load data
df = sns.load_dataset('penguins')

`sns.displot`

可以使用height 和/或aspect 参数调整图形级别图的大小
另外，可以通过访问fig对象并使用.set_dpi()来设置图的dpi

p = sns.displot(data=df, x='flipper_length_mm', stat='density', height=4, aspect=1.5)
p.fig.set_dpi(100)

没有p.fig.set_dpi(100)

与p.fig.set_dpi(100)

`sns.histplot`

可以使用figsize 和/或dpi 调整坐标轴级别图的大小

# create figure and axes
fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 5), dpi=100)

# plot to the existing fig, by using ax=ax
p = sns.histplot(data=df, x='flipper_length_mm', stat='density', ax=ax)

没有dpi=100

与dpi=100

【讨论】：