如何使用子图更改图形大小？

在图形对象上使用它：

fig.set_figheight(15)
fig.set_figwidth(15)

或者，当使用 .subplots() 创建新图窗时，指定 figsize=：

fig, axs = plt.subplots(2, 2, figsize=(15, 15))

或者，使用 figsize 参数创建一个 figure() 对象，然后使用 add_subplot 添加您的子图。例如

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

f = plt.figure(figsize=(10,3))
ax = f.add_subplot(121)
ax2 = f.add_subplot(122)
x = np.linspace(0,4,1000)
ax.plot(x, np.sin(x))
ax2.plot(x, np.cos(x), 'r:')

https://i.stack.imgur.com/esDlK.png

这种方法的好处是语法更接近 subplot() 而不是 subplots() 的调用。例如，subplots 似乎不支持使用 GridSpec 来控制 subplots 的间距，但 subplot() 和 add_subplot() 都支持。

除了前面的答案之外，这里还有一个选项可以通过 gridspec_kw 分别设置图形的大小和图形内的子图的大小：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd

#generate random data
x,y=range(100), range(10)
z=np.random.random((len(x),len(y)))
Y=[z[i].sum() for i in range(len(x))]
z=pd.DataFrame(z).unstack().reset_index()

#Plot data
fig, axs = plt.subplots(2,1,figsize=(16,9), gridspec_kw={'height_ratios': [1, 2]})
axs[0].plot(Y)
axs[1].scatter(z['level_1'], z['level_0'],c=z[0])

https://i.stack.imgur.com/GHOWE.png

您可以使用 plt.figure(figsize = (16,8)) 更改单个图和最多两个子图的图形大小。 （figsize 中的参数可以修改图形大小）

要更改更多子图的图形大小，您可以在创建子图时使用 plt.subplots(2,2,figsize=(10,10))。

用于在 for loop 中绘制 subplots，这有时很有用：用于从 multivariate numpy array（二维）的直方图的多个子图的 matplotlib 图的示例代码。

plt.figure(figsize=(16, 8)) 
for i in range(1, 7):
    plt.subplot(2, 3, i)
    plt.title('Histogram of {}'.format(str(i)))
    plt.hist(x[:,i-1], bins=60)

   from matplotlib import pyplot as plt
   lis=[img,gaussian_img,gaussian_img_8bit]
   f,axs=plt.subplots(3,1,figsize=(25,25)) #ROW,COLUMN
   axs[0].imshow(lis[0])
   axs[1].imshow(lis[1])
   axs[2].imshow(lis[2])