Увеличение размера графиков в Jupyter Notebook: инструкция

Быстрый ответ

Если вы хотите, чтобы графики, созданные в Jupyter Notebook, отображались крупнее, задайте размеры параметра figure.figsize в библиотеке matplotlib:

plt.rcParams['figure.figsize'] = [12, 8]  # Теперь графики отобразятся размером 12x8 дюймов

Рекомендуется применять данную настройку в начале работы над блокнотом, тогда все графики автоматически станут большего размера.

Размер имеет значение: осознание ширины и высоты в Matplotlib

В matplotlib размеры графика задаются в дюймах, которые являют собой виртуальные единицы и не привязаны к реальным физическим параметрам.

Для задания размера конкретного графика используйте параметр figsize:

fig, ax = plt.subplots(figsize=(14, 10))  # Создание графика размерами 14x10 дюймов

Здесь цифры (14, 10) означают ширину и высоту графика в цифровом пространстве.

Высокое разрешение: улучшение резкости с помощью

Параметр dpi, определяющий плотность пикселей на дюйм в matplotlib, мы получаем более чёткую картинку:

plt.figure(figsize=(8, 6), dpi=120)  # Графики будут более детализироваными

Настройка dpi отлично подходит для создания тепловых карт и точечных диаграмм с внушительным уровнем детализации.

Интерактивность: использование ядер notebook и widget

Для добавления в графику интерактивного поведения можно использовать ядра %matplotlib notebook в Jupyter Notebook и %matplotlib widget в Jupyter Lab.

%matplotlib notebook
# Теперь доступно интерактивное масштабирование

При замене ядра рекомендуется перезагрузить ядро для предотвращения возможных ошибок.

Визуализация

Воспринимайте ваш Jupyter блокнот как альбом для иллюстраций, где каждый график — это картинка:

# Настраивайте размер иллюстраций!
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['figure.figsize'] = [10, 6]  # Задаём ширину и высоту в дюймах

Иллюстрация для наглядности:

Без настройки: 📔 с маленькими картинками 📸📸
С настройкой: 📔 с большими картинками 📸📸
# Большие графики обеспечат лучшую видимость и детализацию!

Настроить палитру и стиль вашего графика

Можно индивидуализировать графики, настроив их фон и края через plt.rcParams:

plt.rcParams['figure.facecolor'] = 'lightgrey'  # Более изысканный цвет фона
plt.rcParams['axes.edgecolor'] = 'blue'         # Цветные края помогут выделить график

Такие изменения делают ваши графики уникальными и узнаваемыми.

Как установить размер графика для пользователей R

Тем, кто предпочитает язык программирования R, в Jupyter Notebook с ядром R размеры графиков устанавливаются через функцию options():

options(repr.plot.width=12, repr.plot.height=8)  # Теперь графики отображаются в стиле R!

Баланс между размером и производительностью блокнота

Будьте в курсе, что большие графики могут затягивать время их отрисовки и замедлять работу блокнота. Найдите оптимальный баланс между детализацией изображений и скоростью их загрузки.

Зона комфорта: обеспечение удобочитаемости

Рост размеров графиков должен облегчать интерпретацию данных и уменьшить необходимость постоянной прокрутки страницы. Графики должны гармонично дополнять содержание вашего блокнота.

Полезные материалы

1. Matplotlib: Настройка графиков – Документация — гайд по настройке и конфигурации графиков Matplotlib.
2. Регулировка размера изображения в Jupyter Notebook – Блог — стратегии изменения размеров в Jupyter Notebook.
3. Советы и хитрости по Jupyter Notebook – Статья — советы для повышения эффективности работы в Jupyter Notebook.
4. Matplotlib: Класс Figure – Официальная справка — официальная документация API для класса Figure в Matplotlib.
5. Seaborn: Визуализация статистических отношений – Учебник — обучающий материал по созданию визуализаций статистических данных с использованием Seaborn.
6. Настройка Matplotlib в Python – Вопрос на Stackoverflow — обсуждение способов увеличения размеров графиков внутри Jupyter Notebook.