如何使用Python数据可视化JupyterNotebook绘图生成高清图片

本篇文章给大家分享的是有关如何使用Python数据可视化JupyterNotebook绘图生成高清图片，小编觉得挺实用的，因此分享给大家学习，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获，话不多说，跟着小编一起来看看吧。

最近有小伙伴问了个问题：如何在jupyter notebook，用Matplotlib画图时能够更"高清"？

先举个小例子，用 Matplotlib 绘制极坐标图：

import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as plt%matplotlib inline s = pd.Series(np.arange(20))fig = plt.figure(figsize=(8, 4))ax = plt.subplot(111, projection='polar')ax.plot(s, linestyle='--', marker='.', lw=3)plt.savefig("temp.png")

打开保存到当前工作目录里的temp.png，放大之后就会发现确实"像素略渣"

一些小伙伴可能会说，那我修改图像像素尺寸不就行了。

确实可以，不过要记得同时修改所有的像素尺寸，而不是只改图像大小，否则就会像下面一样????

我们可以在保存图像时，增加一些参数。

比如dpi就是分辨率，每英寸的点数。

s = pd.Series(np.arange(20))fig = plt.figure(figsize=(8, 4))ax = plt.subplot(111, projection='polar')ax.plot(s, linestyle='--', marker='.', lw=3)plt.savefig("temp_1.png", dpi=500, bbox_inches='tight')

另一个参数bbox_inches: 只有图形给定部分会被保存。设置为"tight"用以恰当的匹配所保存的图形。

这样生成的图像就足够高清了。

想让图像高清，还有另外一种方法。

之前跟大家介绍过一些魔法命令，比如%matplotlib inline 可以在Ipython编译器里直接使用，功能是可以内嵌绘图，并且可以省略掉plt.show()这一步。

我们可以再增加一行配置，就能让 Matplotlib 在 Jupyter Notebook 上面输出高清矢量图了。

%config InlineBackend.figure_format = 'svg'

输出的格式是svg，这样浏览器就可以渲染出矢量图了。

更改保存格式，就得到了高清的矢量图。

第二种方法使用了Jupyter notebook 中的魔法命令，可以设定显示图片的分辨率。

同样的参数设置还有：

%config InlineBackend.figure_format = "png"%config InlineBackend.figure_format = "svg"%config InlineBackend.figure_format = "retina"

在分辨率较高的屏幕（例如 Retina 显示屏）上，Jupyter Notebook 中的默认图像可能会显得模糊。

可以在 %matplotlib inline 之后使用%config InlineBackend.figure_format = "retina"

来呈现分辨率较高的图像。

以上就是如何使用Python数据可视化JupyterNotebook绘图生成高清图片，小编相信有部分知识点可能是我们日常工作会见到或用到的。希望你能通过这篇文章学到更多知识。更多详情敬请关注行业资讯频道。