Matplotlib の正確なピクセルで画像サイズを指定する
問題を理解する
データ用に広く使用されている Python ライブラリである Matplotlib視覚化では、フィギュアのサイズをインチとインチあたりのドット数 (DPI) で指定する必要があります。これは、目的の結果が特定のピクセル サイズの画像である場合に不便になる可能性があります。
ピクセルからインチへの変換を克服する
ピクセルによる潜在的な精度損失を回避するには、からインチへの変換では、Matplotlib が代替ソリューションを提供します。インチを指定する代わりに、ピクセル寸法を直接指定できます。
図のピクセル サイズの設定
ピクセル寸法に基づいて図のサイズを設定するには:
<code class="python">import matplotlib.pyplot as plt # Pixel dimensions of the figure w = 7195 h = 3841 # Create a figure without axes or titles fig = plt.figure(frameon=False) ax = plt.Axes(fig, [0., 0., 1., 1.]) ax.set_axis_off() fig.add_axes(ax)</code>
画像データのピクセルサイズを設定する
希望のピクセルサイズの画像を表示するには:
<code class="python">ax.imshow(im_np, aspect='normal')</code>
ピクセルサイズを指定して保存する
Figure を正確なピクセル寸法の高解像度画像として保存するには、それに応じて DPI を調整します:
<code class="python">dpi = 1000 fig.savefig('some_path.png', dpi=dpi)</code>
注: Matplotlib のサポートDPI の指定は、使用されるバックエンドによって異なります。 PNG バックエンドは DPI を使用しますが、PDF や PS などの他のバックエンドは異なる解釈を持ちます。
例:
3841 x 7195 ピクセルの画像を取得するには:
<code class="python">plt.figure(figsize=(3.841, 7.195), dpi=100) (your code ...) plt.savefig('myfig.png', dpi=1000)</code>
以上がMatplotlib 画像の正確なピクセル寸法を指定するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Pythonlistscanstoreanydatatype,arraymodulearraysstoreonetype,andNumPyarraysarefornumericalcomputations.1)Listsareversatilebutlessmemory-efficient.2)Arraymodulearraysarememory-efficientforhomogeneousdata.3)NumPyarraysareoptimizedforperformanceinscient

heouttemptemptostoreavure ofthewrongdatatypeinapythonarray、yure counteractypeerror.thisduetothearraymodule'sstricttypeeencultionyを使用します

PythonListSarePartOfThestAndardarenot.liestareBuilting-in、versatile、forStoringCollectionsのpythonlistarepart。

theScriptisrunningwithwrongthonversionduetorectRectDefaultEntertersettings.tofixthis:1)CheckthedededefaultHaulthonsionsingpython - versionorpython3-- version.2)usevirtualenvironmentsbycreatingonewiththon3.9-mvenvmyenv、andverixe

PythonArraysSupportVariousoperations:1)SlicingExtractsSubsets、2)Appending/ExtendingAdddesements、3)inSertingSelementSatspecificpositions、4)remvingingDeletesements、5)sorting/verversingsorder、and6)listenionsionsionsionsionscreatenewlistsebasedexistin

numpyarraysAressertialentionsionceivationsefirication-efficientnumericalcomputations andDatamanipulation.theyarecrucialindatascience、mashineelearning、物理学、エンジニアリング、および促進可能性への適用性、scaledatiencyを効率的に、forexample、infinancialanalyyy

UseanArray.ArrayOverAlistinPythonは、Performance-criticalCode.1)homogeneousdata:araysavememorywithpedelements.2)Performance-criticalcode:Araysofterbetterbetterfornumerumerumericaleperations.3)interf

いいえ、notallistoperationSaresuptedbyarrays、andviceversa.1)arraysdonotsupportdynamicoperationslikeappendorintorintorinsertizizing、whosimpactsporformance.2)リスト


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