Matplotlib 如何在matshow中改变figsize大小

Matplotlib是Python中最流行的可视化库之一，它可以创建各种类型的图表和图形，包括矩阵可视化matshow。在使用Matplotlib创建矩阵可视化时，您可能会发现默认的figsize大小不够大，需要调整大小以适应显示需求。本文将介绍如何在matshow中改变figsize大小。

阅读更多：Matplotlib 教程

理解matshow

在开始设置figsize之前，让我们先了解一下matshow。matshow是Matplotlib中的一个函数，它可以将二维数据可视化为颜色图，其中每个单元格的颜色表示该位置上的值。下面是一个简单的例子，展示如何使用matshow绘制矩阵。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个5x5的随机矩阵
matrix = np.random.random((5,5))

# 使用matshow函数绘制矩阵
plt.matshow(matrix)

# 显示图像
plt.show()

上述代码的输出结果应该是一个颜色的方块，其中颜色的深浅表示该位置的数值大小。

设置figsize

默认情况下，Matplotlib创建的矩阵可视化的大小可能不适合您的需求，因此调整figsize非常重要。要设置figsize，您可以在显示图像之前使用pyplot.subplots函数创建一个子图，并将figsize参数传递给它。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个5x5的随机矩阵
matrix = np.random.random((5,5))

# 创建一个大小为10x10的子图
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 10))

# 使用matshow函数绘制矩阵
ax.matshow(matrix)

# 显示图像
plt.show()

上述代码中，我们创建了一个大小为10×10的子图，并将其用于绘制矩阵可视化。现在，你可以看到，创建的矩阵可视化比默认情况下大得多。

除了设置一个特定的数字大小，还可以通过调整宽度和高度的比例来设置大小。这需要传递一个元组，表示像素值的比例。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个5x5的随机矩阵
matrix = np.random.random((5,5))

# 创建一个宽度为10，高度为5的子图
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10,5))

# 使用matshow函数绘制矩阵
ax.matshow(matrix)

# 显示图像
plt.show()

上述代码中，我们使用元组(10, 5)来设置宽度和高度的比例。这样，我们创建的子图的宽度是高度的两倍。

总结

在Matplotlib中，使用matshow函数创建矩阵可视化时，默认情况下可能不会获得最佳的figsize。要调整大小，可以在显示图像之前使用pyplot.subplots函数创建一个子图，并将figsize参数传递给它。您可以设置一个具体的尺寸或宽度和高度的比例。调整figsize大小可以确保您的可视化在显示过程中具有足够的空间，并使其更具可读性。