


Angeben und Speichern einer Figur mit exakter Größe in Pixeln
Beim Speichern einer Matplotlib-Figur kann es wünschenswert sein, die genaue Größe des resultierenden Bildes in Pixeln anzugeben. ohne die Abmessungen in Zoll anzugeben oder sich auf DPI-Konvertierungen auf dem Bildschirm zu verlassen.
Einschränkungen von Matplotlib
Matplotlib verwendet hauptsächlich physische Größen (Zoll) und DPI, um die Figurenabmessungen zu steuern. Um jedoch eine Figur in einer bestimmten Pixelgröße anzuzeigen, muss die Bildschirm-DPI bekannt sein.
Bildschirm-DPI ermitteln
Es gibt verschiedene Methoden, um die DPI Ihres Monitors zu ermitteln . Über den folgenden Link finden Sie beispielsweise ein Online-Tool: [Ermitteln Sie die DPI Ihres Monitors](https://screenresolution.info/screen-dpi.php)
Generieren und Speichern eines Bildes mit einer bestimmten Pixelgröße
Um eine Figur mit einer bestimmten Pixelgröße (z. B. 800x800 Pixel) zu generieren und zu speichern, verwenden Sie die folgenden Schritte:
-
Dividieren Sie die gewünschte Pixelbreite und -höhe durch die DPI Ihres Monitors:
figsize = (800 / my_dpi, 800 / my_dpi)
-
Erstellen Sie eine Figur mit der berechneten Größe und DPI:
plt.figure(figsize=figsize, dpi=my_dpi)
-
Speichern Sie die Figur mit matplotlib .pyplot.savefig() mit der gewünschten DPI:
plt.savefig('my_fig.png', dpi=my_dpi)
Speichern eines größeren Bildes
Wenn Sie ein Bild mit speichern möchten Wenn Sie eine höhere Auflösung als die DPI Ihres Bildschirms haben, können Sie in savefig() einen höheren DPI-Wert angeben:
plt.savefig('my_fig.png', dpi=my_dpi * 10)
Hinweis:
- Einige Backend-Formate ( (z. B. PDF, PS) kann Abbildungsgrößen unterschiedlich behandeln.
- Das Ändern von DPI und Größen wirkt sich auch auf andere Aspekte aus, wie z. B. die Schriftgröße.
- Bei großen Bildgrößen kann es zu leichten Abweichungen zwischen den Bildgrößen kommen Angeforderte und gespeicherte DPI.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie speichere ich eine Matplotlib-Figur mit exakten Pixelabmessungen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Python und C haben signifikante Unterschiede in der Speicherverwaltung und -kontrolle. 1. Python verwendet die automatische Speicherverwaltung, basierend auf der Referenzzählung und der Müllsammlung, um die Arbeit von Programmierern zu vereinfachen. 2.C erfordert eine manuelle Speicherverwaltung und liefert mehr Kontrolle, aber die Komplexität und das Fehlerrisiko. Welche Sprache zu wählen sollte, sollte auf Projektanforderungen und Teamtechnologie -Stack basieren.

Zu den Anwendungen von Python im wissenschaftlichen Computer gehören Datenanalyse, maschinelles Lernen, numerische Simulation und Visualisierung. 1.Numpy bietet effiziente mehrdimensionale Arrays und mathematische Funktionen. 2. Scipy erweitert die Numpy -Funktionalität und bietet Optimierungs- und lineare Algebra -Tools. 3.. Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet. 4.Matplotlib wird verwendet, um verschiedene Grafiken und visuelle Ergebnisse zu erzeugen.

Ob die Auswahl von Python oder C von den Projektanforderungen abhängt: 1) Python eignet sich aufgrund seiner prägnanten Syntax und reichhaltigen Bibliotheken für schnelle Entwicklung, Datenwissenschaft und Skripten; 2) C ist für Szenarien geeignet, die aufgrund seiner Zusammenstellung und des manuellen Speichermanagements eine hohe Leistung und die zugrunde liegende Kontrolle erfordern, wie z. B. Systemprogrammierung und Spielentwicklung.

Python wird in Datenwissenschaft und maschinellem Lernen häufig verwendet, wobei hauptsächlich auf seine Einfachheit und ein leistungsstarkes Bibliotheksökosystem beruhen. 1) Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet, 2) Numpy liefert effiziente numerische Berechnungen, und 3) Scikit-Learn wird für die Konstruktion und Optimierung des maschinellen Lernens verwendet. Diese Bibliotheken machen Python zu einem idealen Werkzeug für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.


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Dieses Projekt wird derzeit auf osdn.net/projects/mingw migriert. Sie können uns dort weiterhin folgen. MinGW: Eine native Windows-Portierung der GNU Compiler Collection (GCC), frei verteilbare Importbibliotheken und Header-Dateien zum Erstellen nativer Windows-Anwendungen, einschließlich Erweiterungen der MSVC-Laufzeit zur Unterstützung der C99-Funktionalität. Die gesamte MinGW-Software kann auf 64-Bit-Windows-Plattformen ausgeführt werden.