Affiner le canevas : redimensionner les figures avec Matplotlib
Lorsque vous travaillez avec Matplotlib, la taille par défaut des figures peut parfois être inadéquate. Pour personnaliser les dimensions de vos figures, Matplotlib propose une solution intuitive.
Redimensionner les figures
Pour modifier la taille d'une figure, utilisez la figure() Fonction avec l'argument figsize. Cet argument prend un tuple de deux nombres représentant la largeur et la hauteur de la figure en pouces.
from matplotlib.pyplot import figure figure(figsize=(8, 6), dpi=80)
Dans cet exemple, la figure aura une largeur de 8 pouces et une hauteur de 6 pouces. L'argument dpi définit la résolution de l'image, où 80 points par pouce (dpi) est couramment utilisé.
Exemple :
figure(figsize=(1,1))
Ce code créerait une image pouce par pouce. Cependant, comme le dpi par défaut est de 80, le résultat serait une image de 80 x 80 pixels. Vous pouvez ajuster le dpi pour obtenir une image plus grande ou plus petite aux mêmes dimensions.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Python convient à la science des données, au développement Web et aux tâches d'automatisation, tandis que C convient à la programmation système, au développement de jeux et aux systèmes intégrés. Python est connu pour sa simplicité et son écosystème puissant, tandis que C est connu pour ses capacités de contrôle élevées et sous-jacentes.

Vous pouvez apprendre les concepts de programmation de base et les compétences de Python dans les 2 heures. 1. Apprenez les variables et les types de données, 2. Flux de contrôle maître (instructions et boucles conditionnelles), 3. Comprenez la définition et l'utilisation des fonctions, 4. Démarrez rapidement avec la programmation Python via des exemples simples et des extraits de code.

Python est largement utilisé dans les domaines du développement Web, de la science des données, de l'apprentissage automatique, de l'automatisation et des scripts. 1) Dans le développement Web, les cadres Django et Flask simplifient le processus de développement. 2) Dans les domaines de la science des données et de l'apprentissage automatique, les bibliothèques Numpy, Pandas, Scikit-Learn et Tensorflow fournissent un fort soutien. 3) En termes d'automatisation et de script, Python convient aux tâches telles que les tests automatisés et la gestion du système.

Vous pouvez apprendre les bases de Python dans les deux heures. 1. Apprenez les variables et les types de données, 2. Structures de contrôle maître telles que si les instructions et les boucles, 3. Comprenez la définition et l'utilisation des fonctions. Ceux-ci vous aideront à commencer à écrire des programmes Python simples.

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