新建文件，文件名为xxx.mpstyle，例如style.mpstyle。
编辑文件内容：

figure.figsize:12.8,7.2
在python文件中：
 
import matplotlib.pyplot as plt
plt.style.use('style.mpstyle')
# 样式表文件路径
如果需要对某个图片设置其他大小，使用方法一（plt.figure(figsize=(n, n))）即可。
				
在用matplotlib画图时，如果图例比较大，画在图中就会挡着线条，这时可以用以下语句把图例画到图外面：
plt.legend(bbox_to_anchor=(1.01, 1), loc=2, borderaxespad=0., handleheight=1.675) 
这个语句可以解决图例遮挡线条的问题，同时，也引入了另外的问题：会使savefig保存图片时，不能将图片完整保存，会使图例保存不完整。
我感觉，原因在于：输出的“图”（并不包含图例）是在画布中间的，而输出时，“图”与图例都会一块输出，只有“图”是居中的，所以，图例只能占据画布边缘，所以导致图输出的不完整。
解决办法，用以下语
然后偶然间有发现了能调节子图也就是subplot性质的一个api蛮有趣的，分享下
plt.subplots_adjust(left=0.09,right=1,wspace=0.25,hspace=0.25,bottom=0.13,top=0.91) 
然后开头引用
import matplotlib.pyplt as plt
然后plt.sa
x = [10,20,30,40,50,60,70,80,90,1000]
y1 = [7,17,27,37,43,49,57,65,71,77]
y2 = [7,17,27,37,45,54,59,67,75,83]
y3 = [8,18,28,38,47,56,64,73,80,89]
y4 = [10,20,30,40
				
本博客介绍如何使用 matplotlib 绘制简单的图形，并介绍保存图片的方法。
matplotlib 可以绘制出很高级，很复杂的图形，本篇博客不做介绍，可以查看官方文档，写的很清楚，这里仅对部分使用频率比较高的图形做介绍
文章目录一、绘制折线图1.示例代码：2.输出图片：3.函数和参数二、绘制散点图1.代码示例2.输出图片2.函数和参数三、保存图片1.代码示例：2.函数和参数四、故障问题
一、绘制折线图
1.示例代码：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x=np.linspace(-2*np.pi,2*np.pi,400)
				
plt.matshow函数可以用来显示矩阵图像，要调整图片大小，可以使用figsize参数来设置图片大小。例如：
plt.matshow(matrix, figsize=(width, height))
其中，width和height分别为图片的宽度和高度，单位为英寸。
此外，还可以使用dpi参数来设置图片的分辨率，例如：
plt.matshow(matrix, figsize=(width, ...
				
我们知道，这一条代码会帮我们显示图例，而且通常，其会放置在图片中一个不错的位置。但是如果我们的数据，占满了整个图像，此时，其放的位置就会出问题了。
那么我们该如何自由设置图例位置呢？这个参数内置了一些位置，如果这些位置恰好有你想要的，那么用这个就行了，很方便。
bbox_to_anchor
这个是绝招，因为其可以控制任意位置。
这个玩意是一个坐标，原点就是图的左下角。但是，这个坐标的数值表示的是比例。比如
所以说，很简单了，你自己慢慢调到你想要的位置就行了。注意，上面还支持负数哦。
最终，成功调节到了一个中
fig.tight_layout()#调整整体空白
 plt.subplots_adjust(wspace =0, hspace =0)#调整子图间距
以上这篇matplotlib调整子图间距,调整整体空白的方法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软件开发网。
                        您可能感兴趣的文章:python Matplotlib画图之调整字体大小的示例Python数据分析matplotlib设置多个子图的间距方法python matplotlib画图实例代码分享matplotlib subplots 调整子图间
				
最近使用python里的matplotlib库绘图，想在代码结束时显示图片看看，结果图片一闪而过，附上我原来代码：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
#type(forecast)=
pic01=m.plot(forecast)
pic01.show()
我上网查了一下，在遇到show()方法无法显示图片或者图片一闪而过，解决方案分两步：
1.加头文件，完整头文件如下：
import pand
				
Matlab作为工程中的数据可视化工具是非常的方便的。但是在具体的生成过程中通常会遇见以下几个比较常见的问题，这里以我最近在写论文中用图遇到的问题作为例子。简要说明输出图像大小位置规范的重要性。
     1：colorbar的位置大小范围不一致、不合理
     这一点可以参照我的另一篇博客：http://blog.csdn.net/misayaaaaa/article/
				
在Matplotlib中，可以使用plt.rcParams\['figure.figsize'\]来设置输出图片的大小。这个参数可以在全局范围内设置，也可以在每个图片中单独设置。\[1\]例如，可以使用plt.rcParams\['figure.figsize'\]=(8, 6)来设置全局输出图片的大小为800 x 600像素。\[1\]如果想要单独改变某一个图片的大小尺寸，可以在该图片的代码中再次使用plt.figure(figsize=(n, n))来指定图片大小。\[1\]另外，还可以使用plt.style.use('xxx.mpstyle')来应用样式表，进一步调整图片的样式和大小。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
-  *1* [Python Matplotlib数据可视化绘图之（六）————图片大小、颜色、标题、纵横坐标、画布和绘图区域背景...](https://blog.csdn.net/Mr_Dragon66/article/details/127814277)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
-  *2* [【实用】3种调整matplotlib图片大小的方法](https://blog.csdn.net/wacfucker/article/details/123648429)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
-  *3* [3种调整matplotlib图片大小的方法](https://blog.csdn.net/weixin_46713695/article/details/126713775)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]