Figure 是什么，如何设置图形尺寸？

小象实战讲义 · Python 编程从入门到实践

在上一节我们导入了 Matplotlib，迈出了数据可视化的第一步。这一节，我们将深入 Matplotlib 绘图的核心概念——Figure（图形）。理解 Figure 是绘制任何图表的基础，它就像一个画板，决定了图表的整体框架和尺寸。学完本节，你将能创建一个指定大小的画板，并理解其在多图绘制中的核心作用。

💡 核心导读

• Figure 是绘图的总容器：它代表整个绘图窗口或画板，是所有图表元素的最外层载体。
• 一个 Figure 可包含多个子图：在 Figure 内部，可以划分并绘制多个独立的图表（子图）。
• 关键属性 figsize：通过 figsize 参数可以精确控制 Figure 的宽度和高度（单位为英寸）。
• 基本绘图流程：创建 Figure → 在 Figure 上绘图（或添加子图）→ 显示出图形。

理解 Figure：绘图的画板

在 Matplotlib 中，Figure（图形） 是一个最顶层的容器，它代表了整个绘图窗口或画板。你可以把它想象成画家作画时用的画板。

• 是什么：Figure 是 Matplotlib 绘图体系中的最大单位，一个 Figure 对象就对应一张最终的输出图片。
• 与子图的关系：一个 Figure 内部可以包含一个或多个绘图区域，这些区域被称为 Axes（轴域），通常也对应着我们常说的 子图（Subplot）。你可以在一张画板（Figure）上只画一幅大图，也可以将其划分成多个小格子，在每个格子里画不同的图。

这种层级关系是：Figure（画板） → Axes（子图/绘图区域） → 具体的图表元素（如线条、坐标轴、标题等）。

创建 Figure 并设置尺寸

在 Matplotlib 中，最常用的创建 Figure 的方法是使用 plt.figure() 函数。其中，控制图形大小的关键参数是 figsize。

• figsize 参数：接受一个元组 (width, height)，用于设置图形的宽度和高度，单位是英寸。例如，figsize=(8, 6) 表示创建一个宽 8 英寸、高 6 英寸的画板。
• 怎么用：在调用任何绘图函数（如 plt.plot()）之前，先调用 plt.figure(figsize=(宽, 高)) 来创建并设置画板。

下面我们通过一个例子来演示。我们将创建一些简单的数据，并在不同尺寸的画板上绘制图形。

import matplotlib
matplotlib.use("Agg")  # 无图形界面后端
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成数据：在-3到3之间生成50个等间距的点
x = np.linspace(-3, 3, 50)
y1 = 2 * x + 1  # 线性函数
y2 = x ** 2     # 二次函数

# 1. 创建一个尺寸为 5x5 英寸的画板
plt.figure(figsize=(5, 5))
# 绘图：先绘制二次函数，再在同一画板上绘制线性函数
plt.plot(x, y2)
plt.plot(x, y1)
# 本讲义使用 Agg 无头后端，绘图命令执行后不会弹窗，图形对象仍保存在当前 Figure 中
print("已创建并绘制一个 5x5 英寸的图形。")

已创建并绘制一个 5x5 英寸的图形。

探索不同尺寸的效果

figsize 的值直接影响最终输出图像的大小和长宽比。通过修改它，我们可以让图形更适合展示或印刷。

import matplotlib
matplotlib.use("Agg")  # 无图形界面后端
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 使用相同的数据
x = np.linspace(-3, 3, 50)
y1 = 2 * x + 1
y2 = x ** 2

# 2. 创建一个更大的正方形画板 (10x10英寸)
plt.figure(figsize=(10, 10))
plt.plot(x, y2)
plt.plot(x, y1)
print("已创建并绘制一个 10x10 英寸的图形（更大）。")

已创建并绘制一个 10x10 英寸的图形（更大）。

import matplotlib
matplotlib.use("Agg")  # 无图形界面后端
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(-3, 3, 50)
y1 = 2 * x + 1
y2 = x ** 2

# 3. 创建一个长方形的画板 (5x10英寸)
plt.figure(figsize=(5, 10))  # 宽5英寸，高10英寸
plt.plot(x, y2)
plt.plot(x, y1)
print("已创建并绘制一个 5x10 英寸的图形（长方形）。")

已创建并绘制一个 5x10 英寸的图形（长方形）。

对比观察：运行以上代码（在支持图形显示的环境中），你会发现三个图形的尺寸明显不同。figsize=(10,10) 的图形最大，figsize=(5,5) 的图形较小且是正方形，而 figsize=(5,10) 的图形则是一个瘦高的长方形。这说明了 figsize 如何直接控制图形的外观比例。

📝 动手练一练

请你尝试修改 figsize 的参数，创建一个宽 12 英寸、高 4 英寸的图形，并在其中绘制 y = x² 在 [-3, 3] 区间内的曲线。

import matplotlib
matplotlib.use("Agg")  # 无图形界面后端
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成数据：-3 到 3 之间取 200 个点
x = np.linspace(-3, 3, 200)
y = x ** 2

# 创建指定尺寸的画板
plt.figure(figsize=(12, 4))
# 绘制抛物线
plt.plot(x, y)
print("已创建 12x4 英寸的抛物线图形。")

已创建 12x4 英寸的抛物线图形。

常见错误

在创建和使用 Figure 时，初学者可能会遇到以下问题：

小结

1. Figure（图形） 是 Matplotlib 绘图的最顶层容器，相当于画板。
2. 使用 plt.figure() 函数可以创建一个新的 Figure。
3. 通过 figsize=(width, height) 参数可以设置 Figure 的尺寸（单位：英寸），它控制最终输出图片的大小和比例。
4. 一个 Figure 中可以包含多个子图（Axes），这是组织复杂图表的基础。
5. 标准的绘图流程是：创建并设置 Figure → 在 Figure 上添加子图或直接绘图 → 显示图形。

📋 行动清单

• 将示例代码中的 figsize 改为 (8, 2) 和 (2, 8) 并运行，直观感受长宽比对图形显示区域的影响。
• 尝试不写 plt.figure(figsize=...) 这一行，直接绘图，观察生成的图形尺寸（这是默认尺寸）。
• 思考：如果想在一张画板上并排绘制两个曲线图，应该怎么做？（提示：这涉及到子图的概念，我们将在后续章节学习。）

—— 小象教研组