Matplotlib.figure.Figure.set_dpi () в Python

Опубликовано: 23 Марта, 2022

Matplotlib - это библиотека на Python, которая является численно-математическим расширением библиотеки NumPy. Модуль Figure предоставляет Художника верхнего уровня, Figure, который содержит все элементы сюжета. Этот модуль используется для управления интервалом по умолчанию для подзаголовков и контейнера верхнего уровня для всех элементов графика.

matplotlib.figure.Figure.set_dpi () метод

Модуль фигуры метода set_dpi () библиотеки matplotlib используется для установки разрешения рисунка в точках на дюйм.

Syntax: set_dpi(self, val)

Parameters: This method accept the following parameters that are discussed below:

  • val : This parameter is the float value.

Returns: This method does not returns any value.

Примеры ниже иллюстрируют функцию matplotlib.figure.Figure.set_dpi () в matplotlib.figure:

Example 1:

# Implementation of matplotlib function 
import matplotlib.pyplot as plt 
from matplotlib.figure import Figure
import numpy as np 
      
  
fig = plt.figure(figsize =(5, 4)) 
      
ax = fig.add_axes([0.1, 0.1, 0.8, 0.8])
    
xx = np.arange(0, 2 * np.pi, 0.01
ax.plot(xx, np.sin(xx)) 
   
fig.set_dpi(150.0)
    
fig.suptitle("""matplotlib.figure.Figure.set_dpi()
function Example """, fontweight ="bold") 
  
plt.show() 

Выход:

Example 2:

# Implementation of matplotlib function 
import matplotlib.pyplot as plt 
from matplotlib.figure import Figure
from mpl_toolkits.axisartist.axislines import Subplot 
import numpy as np 
  
     
fig = plt.figure(facecolor ="lightgreen"
      
ax = Subplot(fig, 111
fig.add_subplot(ax) 
      
ax.axis["left"].set_visible(False
ax.axis["top"].set_visible(False)
   
fig.set_dpi(90.0)
    
fig.suptitle("""matplotlib.figure.Figure.set_dpi()
function Example """, fontweight ="bold") 
  
plt.show() 

Выход:

Внимание компьютерщик! Укрепите свои основы с помощью базового курса программирования Python и изучите основы.

Для начала подготовьтесь к собеседованию. Расширьте свои концепции структур данных с помощью курса Python DS. А чтобы начать свое путешествие по машинному обучению, присоединяйтесь к курсу Машинное обучение - базовый уровень.