plt.rcParams[]
plt.rcParams[]
pylot使用rc配置文件来自定义图形的各种默认属性,称之为rc配置或rc参数。通过rc参数可以修改默认的属性,包括窗体大小、每英寸的点数、线条宽度、颜色、样式、坐标轴、坐标和网络属性、文本、字体等。
rc参数存储在字典变量中,通过字典的方式进行访问,如下代码:
1 import numpy as np 2 import matplotlib.pyplot as plt 3 ###%matplotlib inline #jupyter可以用,这样就不用plt.show() 4 5 #生成数据 6 x = np.linspace(0, 4*np.pi) 7 y = np.sin(x) 8 #设置rc参数显示中文标题 9 #设置字体为SimHei显示中文 10 plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei' 11 #设置正常显示字符 12 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False 13 plt.title('sin曲线') 14 #设置线条样式 15 plt.rcParams['lines.linestyle'] = '-.' 16 #设置线条宽度 17 plt.rcParams['lines.linewidth'] = 3 18 #绘制sin曲线 19 plt.plot(x, y, label='$sin(x)$') 20 21 plt.savefig('sin.png') 22 plt.show()
参数:
plt.rcParams['savefig.dpi'] = 300 #图片像素
plt.rcParams['figure.dpi'] = 300 #分辨率
plt.rcParams['figure.figsize'] = (10, 10) # 图像显示大小
plt.rcParams['image.interpolation'] = 'nearest' # 最近邻差值: 像素为正方形
#Interpolation/resampling即插值,是一种图像处理方法,它可以为数码图像增加或减少象素的数目。
#某些数码相机运用插值的方法创造出象素比传感器实际能产生象素多的图像,或创造数码变焦产生的图像。实际上,几乎所有的图像处理软件支持一种或以上插值方法。图像放大后锯齿现象的强弱直接反映了图像处理器插值运算的成熟程度
plt.rcParams['image.cmap'] = 'gray' # 使用灰度输出而不是彩色输出
plt.axis
plt.axis('off') #打印图片的时候不显示坐标轴