python matplotlib 绘图 和 dpi对应关系详解
我就废话不多说啦!
dpi=1 600×400
dpi=2 1200×800
dpi=3 1800×1200
........
dpi=21 (21×600)×(21×400) ---> 12600×8400
示例代码:
............... ............... plt_temp=y_axis plt_temp.resize(len(y_axis) , 1) plt_arr=np.concatenate((plt_arr,plt_temp ), axis=1) #print(self.plt_arr) if plt_x%1000==0: print(plt_x) if plt_x%1000==0: cm='hot' norm = matplotlib.colors.Normalize(vmin=min, vmax=max) map=plt.imshow(plt_arr,interpolation='nearest',cmap=cm,norm=norm, origin='upper') plt.xticks([]) plt.yticks([]) plt.axis('off') #plt.colorbar(mappable=map,ax=None,shrink=0.5, pad=0) plt.savefig("filename.png", dpi=1320) # 加参数 ,bbox_inches='tight' ,pad_inches=0 可以得到窄边框图片 #plt.show()print(plt_x) plt_x+=1 temp_str=str(num_now) return donser_now_lable ............ ............
上代码读入一个二进制bin数据文件1.08GB的一部分,数据格式为无包头、小端模式、16位编码的频谱数据dpi=1320,生成名称为filename.png的图片
补充知识:Python绘图问题:Matplotlib中指定图片大小
我们在用Matplotlib画图的时候可能会遇到当在一张面板上显示太多的图片时,plt.show出来就会显示的很小
像下图的样子
这时候用改变子图片间距的方法也解决不了问题:
plt.subplots_adjust(wspace=0.1, hspace=0.2)
于是我们用
plt. figure(figsize=(5,8)) # 可以按5比8的大致 比例增加来增大图片的像素 # 例如 plt. figure(figsize=(10,16))
里面的参数第一个5应该是5列,8是8行,如果不行就是试着换成别的参数 但是需要按照大概的比例
按比例增加参数大小以后:
这样就好多了!
以上这篇python matplotlib 绘图 和 dpi对应关系详解就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们。
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