如何更改使用 Matplotlib 绘制的图形的大小？答案

【问题标题】：How do you change the size of figures drawn with Matplotlib?如何更改使用 Matplotlib 绘制的图形的大小？
【发布时间】：2018-07-28 12:44:09
【问题描述】：

如何改变使用 Matplotlib 绘制的图形的大小？

【问题讨论】：

标签： python graph matplotlib plot visualization

【解决方案1】：

以像素为单位设置精确图像大小的不同方法的比较

这个答案将集中在：

savefig：如何保存到文件，而不仅仅是显示在屏幕上
以像素为单位设置大小

这里是我尝试过的一些方法的快速比较，图片显示了所提供的内容。

当前状态总结：事情一团糟，不确定这是否是基本限制，或者如果用例没有得到开发人员的足够关注，我无法轻易找到关于此的上游讨论。

不尝试设置图像尺寸的基准示例

只是为了有个比较点：

base.py

#!/usr/bin/env python3

import sys

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl

fig, ax = plt.subplots()
print('fig.dpi = {}'.format(fig.dpi))
print('fig.get_size_inches() = ' + str(fig.get_size_inches())
t = np.arange(-10., 10., 1.)
plt.plot(t, t, '.')
plt.plot(t, t**2, '.')
ax.text(0., 60., 'Hello', fontdict=dict(size=25))
plt.savefig('base.png', format='png')

运行：

./base.py
identify base.png

输出：

fig.dpi = 100.0
fig.get_size_inches() = [6.4 4.8]
base.png PNG 640x480 640x480+0+0 8-bit sRGB 13064B 0.000u 0:00.000

到目前为止我最好的方法：plt.savefig(dpi=h/fig.get_size_inches()[1] 仅高度控制

我认为这是我大部分时间都会使用的，因为它简单且可扩展：

get_size.py

#!/usr/bin/env python3

import sys

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl

height = int(sys.argv[1])
fig, ax = plt.subplots()
t = np.arange(-10., 10., 1.)
plt.plot(t, t, '.')
plt.plot(t, t**2, '.')
ax.text(0., 60., 'Hello', fontdict=dict(size=25))
plt.savefig(
    'get_size.png',
    format='png',
    dpi=height/fig.get_size_inches()[1]
)

运行：

./get_size.py 431

输出：

get_size.png PNG 574x431 574x431+0+0 8-bit sRGB 10058B 0.000u 0:00.000

和

./get_size.py 1293

输出：

main.png PNG 1724x1293 1724x1293+0+0 8-bit sRGB 46709B 0.000u 0:00.000

我倾向于只设置高度，因为我通常最关心图像将在文本中间占据多少垂直空间。

plt.savefig(bbox_inches='tight' 改变图片大小

我总觉得图片周围留白太多，倾向于加bbox_inches='tight' from： Removing white space around a saved image

但是，这可以通过裁剪图像来实现，并且您不会获得所需的尺寸。

相反，在同一个问题中提出的另一种方法似乎效果很好：

plt.tight_layout(pad=1)
plt.savefig(...

它给出了高度等于 431 的确切期望高度：

固定高度，set_aspect，自动调整宽度和小边距

Ermmm，set_aspect 又搞砸了，并阻止 plt.tight_layout 实际删除边距...这是一个重要的用例，我还没有很好的解决方案。

提问于：How to obtain a fixed height in pixels, fixed data x/y aspect ratio and automatically remove remove horizontal whitespace margin in Matplotlib?

plt.savefig(dpi=h/fig.get_size_inches()[1] + 宽度控制

如果您真的需要除高度之外的特定宽度，这似乎可以正常工作：

宽度.py

#!/usr/bin/env python3

import sys

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl

h = int(sys.argv[1])
w = int(sys.argv[2])
fig, ax = plt.subplots()
wi, hi = fig.get_size_inches()
fig.set_size_inches(hi*(w/h), hi)
t = np.arange(-10., 10., 1.)
plt.plot(t, t, '.')
plt.plot(t, t**2, '.')
ax.text(0., 60., 'Hello', fontdict=dict(size=25))
plt.savefig(
    'width.png',
    format='png',
    dpi=h/hi
)

运行：

./width.py 431 869

输出：

width.png PNG 869x431 869x431+0+0 8-bit sRGB 10965B 0.000u 0:00.000

对于小宽度：

./width.py 431 869

输出：

width.png PNG 211x431 211x431+0+0 8-bit sRGB 6949B 0.000u 0:00.000

所以看起来字体缩放是正确的，我们只是在标签被切断的非常小的宽度上遇到了一些麻烦，例如左上角的100。

我设法解决了 Removing white space around a saved image 的问题

plt.tight_layout(pad=1)

给出：

width.png PNG 211x431 211x431+0+0 8-bit sRGB 7134B 0.000u 0:00.000

从这里我们也看到tight_layout去掉了图片顶部的很多空白，所以我一般只是经常使用它。

固定魔法基础高度，dpi fig.set_size_inches 和 plt.savefig(dpi= 缩放

我相信这和上面提到的方法是等价的：https://stackoverflow.com/a/13714720/895245

magic.py

#!/usr/bin/env python3

import sys

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl

magic_height = 300
w = int(sys.argv[1])
h = int(sys.argv[2])
dpi = 80
fig, ax = plt.subplots(dpi=dpi)
fig.set_size_inches(magic_height*w/(h*dpi), magic_height/dpi)
t = np.arange(-10., 10., 1.)
plt.plot(t, t, '.')
plt.plot(t, t**2, '.')
ax.text(0., 60., 'Hello', fontdict=dict(size=25))
plt.savefig(
    'magic.png',
    format='png',
    dpi=h/magic_height*dpi,
)

运行：

./magic.py 431 231

输出：

magic.png PNG 431x231 431x231+0+0 8-bit sRGB 7923B 0.000u 0:00.000

然后看看它是否可以很好地扩展：

./magic.py 1291 693

输出：

magic.png PNG 1291x693 1291x693+0+0 8-bit sRGB 25013B 0.000u 0:00.000

所以我们看到这种方法也很有效。我唯一遇到的问题是您必须设置 magic_height 参数或等效参数。

固定 DPI + set_size_inches

这种方法给出了一个稍微错误的像素大小，并且很难无缝缩放所有内容。

set_size_inches.py

#!/usr/bin/env python3

import sys

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl

w = int(sys.argv[1])
h = int(sys.argv[2])
fig, ax = plt.subplots()
fig.set_size_inches(w/fig.dpi, h/fig.dpi)
t = np.arange(-10., 10., 1.)
plt.plot(t, t, '.')
plt.plot(t, t**2, '.')
ax.text(
    0,
    60.,
    'Hello',
    # Keep font size fixed independently of DPI.
    # https://stackoverflow.com/questions/39395616/matplotlib-change-figsize-but-keep-fontsize-constant
    fontdict=dict(size=10*h/fig.dpi),
)
plt.savefig(
    'set_size_inches.png',
    format='png',
)

运行：

./set_size_inches.py 431 231

输出：

set_size_inches.png PNG 430x231 430x231+0+0 8-bit sRGB 8078B 0.000u 0:00.000

所以高度稍微偏离了，图像：

如果我把它放大 3 倍，像素大小也是正确的：

./set_size_inches.py 1291 693

输出：

set_size_inches.png PNG 1291x693 1291x693+0+0 8-bit sRGB 19798B 0.000u 0:00.000

但是，我们从中了解到，要使这种方法很好地缩放，您需要使每个 DPI 相关设置与以英寸为单位的大小成比例。

在前面的示例中，我们只使“Hello”文本成比例，它的高度确实保持在我们预期的 60 到 80 之间。但是我们没有这样做的所有东西看起来都很小，包括：

坐标区的线宽
勾选标签
点标记

SVG

我找不到如何为 SVG 图像设置它，我的方法仅适用于 PNG，例如：

get_size_svg.py

#!/usr/bin/env python3

import sys

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl

height = int(sys.argv[1])
fig, ax = plt.subplots()
t = np.arange(-10., 10., 1.)
plt.plot(t, t, '.')
plt.plot(t, t**2, '.')
ax.text(0., 60., 'Hello', fontdict=dict(size=25))
plt.savefig(
    'get_size_svg.svg',
    format='svg',
    dpi=height/fig.get_size_inches()[1]
)

运行：

./get_size_svg.py 431

并且生成的输出包含：

<svg height="345.6pt" version="1.1" viewBox="0 0 460.8 345.6" width="460.8pt"

并确定说：

get_size_svg.svg SVG 614x461 614x461+0+0 8-bit sRGB 17094B 0.000u 0:00.000

如果我在 Chromium 86 中打开它，浏览器调试工具鼠标图像悬停确认高度为 460.79。

当然，由于 SVG 是一种矢量格式，理论上一切都应该按比例缩放，因此您可以在不损失分辨率的情况下转换为任何固定大小的格式，例如：

inkscape -h 431 get_size_svg.svg -b FFF -e get_size_svg.png

给出准确的高度：

我在这里使用 Inkscape 而不是 Imagemagick 的 convert，因为您还需要使用 -density 来使用 ImageMagick 获得锐利的 SVG 大小调整：

在 HTML 上设置 <img height="" 也应该只适用于浏览器。

在 matplotlib==3.2.2 上测试。

【讨论】：

【解决方案2】：

import random
import math
import matplotlib.pyplot as plt
start=-20
end=20
x=[v for v in range(start,end)]
#sigmoid function
def sigmoid(x):
    return 1/(1+math.exp(x))
plt.figure(figsize=(8,5))#setting the figure size
plt.scatter([abs(v) for v in x],[sigmoid(v) for v in x])
plt.scatter(x,[sigmoid(sigmoid(v)) for v in x])

【讨论】：

【解决方案3】：

如果你已经创建好了图形，可以使用figure.set_size_inches调整图形大小：

fig = matplotlib.pyplot.gcf()
fig.set_size_inches(18.5, 10.5)
fig.savefig('test2png.png', dpi=100)

要将大小更改传播到现有的 GUI 窗口，请添加 forward=True：

fig.set_size_inches(18.5, 10.5, forward=True)

除了Erik Shilts mentioned in the comments，您还可以使用figure.set_dpi 来“[s]以每英寸点数为单位设置图形的分辨率”

fig.set_dpi(100)

【讨论】：

用imshow 解决了我的问题，现在我在用plt.subplots_adjust(left=0.0, right=1.0, bottom=0.0, top=1.0) 消除绘图区域周围的空间后使用此代码。
同样，你可以运行fig.set_dpi(100)。
我在 ipython 3.7、matplotlib 3.0.3 下的 OS X 上使用它。我可以调整图形大小，但窗口不会调整大小（图形画布会调整，但窗口不会扩大或缩小以适应画布）。 forward=True 关键字参数在这个平台上似乎没有预期的效果。
窗口调整大小对我不起作用。看起来 forward=True 是关键，但它没有解决它。事实证明它确实修复了它，我只是要小心调用 set_size_inches 的顺序。它需要在调用tight_layout() 之后调用。我在axes.bar 图上遇到了这个问题，而在常规图上却没有。

【解决方案4】：

这是我自己的一个例子。

下面我已经给了你你的答案，我已经扩展了供你试验。

另请注意，无花果尺寸值以英寸

为单位

import matplotlib.pyplot as plt

data = [2,5,8,10,15] # Random data, can use existing data frame column

fig, axs = plt.subplots(figsize = (20,6)) # This is your answer to resize the figure

# The below will help you expand on your question and resize individual elements within your figure. Experiement with the below parameters.
axs.set_title("Data", fontsize = 17.5)
axs.tick_params(axis = 'x', labelsize = 14)
axs.set_xlabel('X Label Here', size = 15)
axs.tick_params(axis = 'y', labelsize =14)
axs.set_ylabel('Y Label Here', size = 15)

plt.plot(data)

输出：

【讨论】：

【解决方案5】：

如果您正在寻找一种方法来更改 Pandas 中的图形大小，您可以这样做：

df['some_column'].plot(figsize=(10, 5))

df 是 Pandas 数据框。或者，使用现有图形或坐标轴：

fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 5))
df['some_column'].plot(ax=ax)

如果您想更改默认设置，您可以执行以下操作：

import matplotlib

matplotlib.rc('figure', figsize=(10, 5))

有关更多详细信息，请查看文档：pd.DataFrame.plot。

【讨论】：

【解决方案6】：

这就是我使用自定义大小打印自定义图表的方式

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.pyplot import figure

figure(figsize=(16, 8), dpi=80)
plt.plot(x_test, color = 'red', label = 'Predicted Price')
plt.plot(y_test, color = 'blue', label = 'Actual Price')
plt.title('Dollar to PKR Prediction')
plt.xlabel('Predicted Price')
plt.ylabel('Actual Dollar Price')
plt.legend()
plt.show()

【讨论】：

【解决方案7】：

使用 plt.rcParams

如果您想在不使用图形环境的情况下更改大小，也可以使用此解决方法。因此，如果您使用 plt.plot() 为例，您可以设置一个具有宽度和高度的元组。

import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams["figure.figsize"] = (20,3)

这在您内联绘图时非常有用（例如，使用IPython Notebook）。与asmaier noticed 一样，最好不要将此语句放在导入语句的同一单元格中。

将全局图形大小重置为后续绘图的默认值：

plt.rcParams["figure.figsize"] = plt.rcParamsDefault["figure.figsize"]

转换为厘米

figsize 元组接受英寸，所以如果你想以厘米为单位，你必须将它们除以 2.54。看看this question。

【讨论】：

太棒了！对于设置一次并多次绘制也很有用。
由于某种原因，这似乎不再适用于 Jupyter 笔记本（但曾经）。
@Ray 你能写出你的 Jupyter notebook 的版本以及它对我的行为吗
为了让它工作，我需要在一个额外的单元格中调用plt.rcParams["figure.figsize"] = (20,3)。当我在与导入语句相同的单元格中调用它时，它会被忽略。
要将后续绘图的全局图形大小重置为默认值，请使用plt.rcParams['figure.figsize'] = plt.rcParamsDefault['figure.figsize']

【解决方案8】：

以下内容肯定会起作用，但请确保在plt.plot(x,y)、plt.pie() 等上方添加行plt.figure(figsize=(20,10))。

import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(figsize=(20,10))
plt.plot(x,y) ## This is your plot
plt.show()

复制代码from amalik2205。

【讨论】：

【解决方案9】：

使用这个：

plt.figure(figsize=(width,height))

width 和 height 以英寸为单位。如果未提供，则默认为rcParams["figure.figsize"] = [6.4, 4.8]。查看更多here。

【讨论】：

【解决方案10】：

我总是使用以下模式：

x_inches = 150*(1/25.4)     # [mm]*constant
y_inches = x_inches*(0.8)
dpi = 96

fig = plt.figure(1, figsize = (x_inches,y_inches), dpi = dpi, constrained_layout = True)

通过此示例，您可以以英寸或毫米为单位设置图形尺寸。将constrained_layout 设置为True 时，绘图会填充您的图形而没有边界。

【讨论】：

【解决方案11】：

概括和简化psihodelia's answer：

如果您想将图形的当前大小更改一个因子sizefactor：

import matplotlib.pyplot as plt

# Here goes your code

fig_size = plt.gcf().get_size_inches() # Get current size
sizefactor = 0.8 # Set a zoom factor
# Modify the current size by the factor
plt.gcf().set_size_inches(sizefactor * fig_size)

更改当前大小后，您可能需要微调 子图布局。您可以在图形窗口 GUI 中执行此操作，或通过命令 subplots_adjust

例如，

plt.subplots_adjust(left=0.16, bottom=0.19, top=0.82)

【讨论】：

【解决方案12】：

另一种选择是使用 Matplotlib 中的 rc() 函数（单位为英寸）：

import matplotlib
matplotlib.rc('figure', figsize=[10,5])

【讨论】：

这非常有用，因为它可以全局分配大小。这样你就不需要为每个地块指定它。但是，更常见的是先执行import matplotlib.pyplot as plt，然后执行plt.rc('figure', figsize=(10,5))。

【解决方案13】：

要将图形的大小增加 N 倍，您需要在 pl.show() 之前插入它：

N = 2
params = pl.gcf()
plSize = params.get_size_inches()
params.set_size_inches((plSize[0]*N, plSize[1]*N))

它也适用于 IPython 笔记本。

【讨论】：

【解决方案14】：

即使在图形绘制完成后也会立即调整图形大小（至少使用 Qt4Agg/TkAgg - 但不是 Mac OS X - 使用 Matplotlib 1.4.0）：

matplotlib.pyplot.get_current_fig_manager().resize(width_px, height_px)

【讨论】：

【解决方案15】：

这对我很有效：

from matplotlib import pyplot as plt

F = plt.gcf()
Size = F.get_size_inches()
F.set_size_inches(Size[0]*2, Size[1]*2, forward=True) # Set forward to True to resize window along with plot in figure.
plt.show() # Or plt.imshow(z_array) if using an animation, where z_array is a matrix or NumPy array

这个论坛帖子也可能有帮助：Resizing figure windows

【讨论】：

窗口调整大小对我不起作用。看起来 forward=True 是关键，但它没有解决它。事实证明它确实修复了它，我只是要小心调用 set_size_inches 的顺序。它需要在调用tight_layout() 之后调用。我在axes.bar 图上遇到了这个问题，而在常规图上却没有。

【解决方案16】：

创建新图形时，您可以使用figsize 参数指定大小（以英寸为单位）：

import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure(figsize=(w,h))

如果您想修改现有图，请使用set_size_inches() 方法：

fig.set_size_inches(w,h)

如果您想更改默认图形大小（6.4" x 4.8"），请使用"run commands" rc：

plt.rc('figure', figsize=(w,h))

【讨论】：

【解决方案17】：

figure 告诉你调用签名：

from matplotlib.pyplot import figure

figure(figsize=(8, 6), dpi=80)

figure(figsize=(1,1)) 将创建一个 80×80 像素的逐英寸图像，除非您还提供不同的 dpi 参数。

【讨论】：

如果你已经创建了图形，说它是'figure 1'（这是你使用 pyplot 时的默认值），你可以使用 figure(num=1, figsize=(8 , 6), ...) 来改变它的大小等。如果你使用 pyplot/pylab 和 show() 创建一个弹出窗口，你需要调用 figure(num=1,...) before 你绘制任何东西- pyplot/pylab 在你画完东西后立即创建一个图形，此时弹出窗口的大小似乎是固定的。
这是否意味着如果将 DPI 设置为 1，那么 figsize 将变为像素单位而不是英寸单位？这在 web 和 GUI 界面上使用 matplotlib 时会更有用。
使用 figsize(1,1) 你会在图像中得到 1:1 的比例吗？因为我所有的饼图都显示为椭圆形，而我发现使它们变圆的唯一方法是使用 plot.axis("equals")。它们会产生相同的效果还是表现不同？
@BrenoBaiardi 这个问题是关于身材的。即使整个图形是 1:1，图形顶部的轴仍可能具有不相等的纵横比，即使轴框是 1:1，数据在 x 和 y 方向上的缩放比例也可能不同。所以，不，该命令不能保证相同的纵横比。
注意，如果你在figsize中设置的数字太大，图形只会最大化到屏幕边缘。这开启了水平最大化和垂直最大化的可能性。

【解决方案18】：

import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(figsize=(20,10))
plt.plot(x,y) ## This is your plot
plt.show()

你也可以使用：

fig, ax = plt.subplots(figsize=(20, 10))

【讨论】：

【解决方案19】：

您可以简单地使用（来自matplotlib.figure.Figure）：

fig.set_size_inches(width,height)

从 Matplotlib 2.0.0 开始，对画布的更改将立即可见，如 forward 关键字 defaults to True。

如果你只想change the width or height而不是两者，你可以使用

fig.set_figwidth(val) 或 fig.set_figheight(val)

这些也会立即更新您的画布，但仅限于 Matplotlib 2.2.0 及更高版本。

对于旧版本

您需要明确指定forward=True，以便在比上面指定的版本更早的版本中实时更新您的画布。请注意，set_figwidth 和 set_figheight 函数在 Matplotlib 1.5.0 之前的版本中不支持 forward 参数。

【讨论】：

【解决方案20】：

弃用说明：
根据official Matplotlib guide，不再推荐使用pylab 模块。请考虑改用matplotlib.pyplot 模块，如this other answer 所述。

以下似乎有效：

from pylab import rcParams
rcParams['figure.figsize'] = 5, 10

这使图形的宽度为 5 英寸，高度为 10 英寸。

Figure 类然后将其用作其参数之一的默认值。

【讨论】：

这在 iPython notebook 的顶部也能很好地工作，它（给定 --pylab=inline）已经在顶层导入了 rcParams。
这在我的带有 OO 接口到 pyplot 和 Qt 后端的 Windows 机器上不起作用。 fig.set_size_inches(18.5, 10.5, forward=True) 工作。
这个答案目前在Meta进行讨论
对于 Python 版本：3.6.4，matplotlib：2.2.3 我认为您需要传递一个列表或元组，例如rcParams['figure.figsize'] = (5, 10)
任何人都知道为什么这在第一次运行单元格时不起作用？

【解决方案21】：

'matplotlib figure size' 在 Google 中的第一个链接是 AdjustingImageSize (Google cache of the page)。

这是来自上述页面的测试脚本。它会为同一张图片创建不同大小的test[1-3].png文件：

#!/usr/bin/env python
"""
This is a small demo file that helps teach how to adjust figure sizes
for matplotlib

"""

import matplotlib
print "using MPL version:", matplotlib.__version__
matplotlib.use("WXAgg") # do this before pylab so you don'tget the default back end.

import pylab
import numpy as np

# Generate and plot some simple data:
x = np.arange(0, 2*np.pi, 0.1)
y = np.sin(x)

pylab.plot(x,y)
F = pylab.gcf()

# Now check everything with the defaults:
DPI = F.get_dpi()
print "DPI:", DPI
DefaultSize = F.get_size_inches()
print "Default size in Inches", DefaultSize
print "Which should result in a %i x %i Image"%(DPI*DefaultSize[0], DPI*DefaultSize[1])
# the default is 100dpi for savefig:
F.savefig("test1.png")
# this gives me a 797 x 566 pixel image, which is about 100 DPI

# Now make the image twice as big, while keeping the fonts and all the
# same size
F.set_size_inches( (DefaultSize[0]*2, DefaultSize[1]*2) )
Size = F.get_size_inches()
print "Size in Inches", Size
F.savefig("test2.png")
# this results in a 1595x1132 image

# Now make the image twice as big, making all the fonts and lines
# bigger too.

F.set_size_inches( DefaultSize )# resetthe size
Size = F.get_size_inches()
print "Size in Inches", Size
F.savefig("test3.png", dpi = (200)) # change the dpi
# this also results in a 1595x1132 image, but the fonts are larger.

输出：

using MPL version: 0.98.1
DPI: 80
Default size in Inches [ 8.  6.]
Which should result in a 640 x 480 Image
Size in Inches [ 16.  12.]
Size in Inches [ 16.  12.]

两个音符：

模块cmets与实际输出不同。
This answer 可以轻松地将所有三个图像合并到一个图像文件中，以查看大小的差异。

【讨论】：

每次我试图回忆如何做到这一点时，我都会在这篇文章中结束。所以，这是我通常要寻找的代码：fig = plt.figure() default_size = fig.get_size_inches() fig.set_size_inches( (default_size[0]*2, default_size[1]*2) )

【解决方案22】：

由于 Matplotlib isn't able 原生使用公制，如果您想以厘米等合理的长度单位指定图形的大小，可以执行以下操作（代码来自 gns-ank）：

def cm2inch(*tupl):
    inch = 2.54
    if isinstance(tupl[0], tuple):
        return tuple(i/inch for i in tupl[0])
    else:
        return tuple(i/inch for i in tupl)

那么你可以使用：

plt.figure(figsize=cm2inch(21, 29.7))

【讨论】：

【解决方案23】：

请尝试以下简单代码：

from matplotlib import pyplot as plt
plt.figure(figsize=(1,1))
x = [1,2,3]
plt.plot(x, x)
plt.show()

您需要在绘制之前设置图形大小。

【讨论】：

这个答案告诉我它是 matplotlib.pyplot.figure，其他人没有说清楚。我一直在尝试类似matplotlib.figure 和matplotlib.figure.Figure
"_tkinter.TclError: 没有足够的可用内存用于图像缓冲区"
plt.figure(figsize=(1,1)) 是关键。谢谢。
在 jupyter notebook 中，这对我有用：plt.figure(figsize=(20,10))
对于那些使用 jupyter notebook 的人，请确保在其他 plt 命令之前使用 plt.figure(figsize=(15, 10))。

【解决方案24】：

尝试注释掉fig = ... 这一行

%matplotlib inline
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

N = 50
x = np.random.rand(N)
y = np.random.rand(N)
area = np.pi * (15 * np.random.rand(N))**2

fig = plt.figure(figsize=(18, 18))
plt.scatter(x, y, s=area, alpha=0.5)
plt.show()

【讨论】：