pandas plot 中的 figsize 参数 - Python

在使用 Pandas 绘图时，可以使用 figsize 参数来调整图形的大小。这个参数的语法是 (width, height)，即图形的宽度和高度。本文将会介绍 Pandas 中 plot 方法中的 figsize 参数的使用方式和效果。

使用示例

要使用 figsize 参数，需要在调用 plot 函数时将其作为一个参数传入。例如，下面的代码可以绘制一个图像大小为 6 x 4 的折线图：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame(np.random.randn(100, 4), index=pd.date_range('1/1/2000', periods=100), columns=list('ABCD'))

# 绘制折线图
df.plot(figsize=(6,4))
plt.show()

这将绘制出一个包含 4 条折线的图形，宽度为 6 英寸，高度为 4 英寸。

效果演示

为了更好地演示 figsize 参数的效果，我们将在下面的代码中创建一个 DataFrame，它包含 3 列随机数据，共 100 行，并将其绘制成散点图。我们将使用不同的 figsize 参数来观察图像的大小和比例如何改变。

# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame(np.random.randn(100, 3), columns=['col1', 'col2', 'col3'])

# 绘制散点图（默认大小）
df.plot(kind='scatter', x='col1', y='col2')
plt.show()

# 修改 figsize 参数
df.plot(kind='scatter', x='col1', y='col2', figsize=(10,5))
plt.show()

# 再次修改 figsize 参数
df.plot(kind='scatter', x='col1', y='col2', figsize=(5,10))
plt.show()

在这个例子中，我们首先绘制了一个默认大小的散点图，然后分别将 figsize 参数设置为 (10,5) 和 (5,10)，绘制出两个大小和比例都不同的散点图，如下图所示：

这个例子可以直观地说明 figsize 参数的效果：它决定了图像的宽度和高度，从而决定了图像的大小和比例。可以根据具体要求，选择合适的参数值。