在进行数据分析时，通过 Q-Q 图（Quantile-Quantile Plot）可以有效地检验数据是否符合特定的分布。然而，许多初学者在使用 Python 的 `statsmodels` 或 `matplotlib` 库绘制 Q-Q 图时，常常发现图像的默认大小并不理想，导致数据分布信息不清晰。为了提高图像的可读性，我将详细记录如何调整 Q-Q 图的图像大小的过程。
### 背景定位
在数据
matplotlib 中设置图形大小的语句如下： fig = plt.figure(figsize=(a, b), dpi=dpi) 其中：figsize 设置图形的大小，a 为图形的宽， b 为图形的高，单位为英寸dpi 为设置图形每英寸的点数则此时图形的像素为： px, py = a*dpi, b*dpi # pixels
# e.g.
# 6.4 inches * 100 dpi =
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2024-03-30 22:08:16
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折线图基本要点使用方法from matplotlib import pyplot as plt # 导入pyplot给x和y赋值为可迭代对象，然后plot.plot(x,y)传入x和y，通过plot绘制出折线图，再用plt.show()高级用法设置图片大小fig = plt.figure(figsize = (20,8) , dpi = 80)figsize传入宽和高的元组，dpi反映图的清晰程度
Python读取图片尺寸、图片格式需要用到PIL模块，使用pip安装Pillow.Pillow是从PIL fork过来的Python 图片库。from PIL import Imageim = Image.open(filename)#返回一个Image对象print('宽：%d,高：%d'%(im.size[0],im.size[1]))Image类的属性##PIL.Image.format图片
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2023-07-01 20:43:02
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（一）基础知识1.基础用法（figure，plot，show）plt.figure：定义一个figure图像窗口，可以有很多小图片plt.plot：绘制曲线plt.show：显示图像import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as npx = np.linspace(-3,3,50)
y1 = 2*x + 1
y2 = x**2plt.figure(n
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2024-03-30 19:18:15
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Matplotlib.pyplot 常用方法
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Matplotlib.pyplot 常用方法
</div> 1、介绍 Matplotlib 是一个 Python 的 2D绘图库，它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形。通过
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2024-06-07 22:07:13
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前文传送门：「Python 图像处理 OpenCV （1）：入门」「Python 图像处理 OpenCV （2）：像素处理与 Numpy 操作以及 Matplotlib 显示图像」「Python 图像处理 OpenCV （3）：图像属性、图像感兴趣 ROI 区域及通道处理」图像加法图像加法有两种方式，一种是通过 Numpy 直接对两个图像进行相加，另一种是通过 OpenCV 的 add() 函数进
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2024-07-25 10:21:56
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python改变图片像素大小非常快速
下面代码需要修改main函数中的file_in、width、height、file_out这4个变量。
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2023-05-24 16:06:35
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文章目录1. 绘制图片1.1 设置图片大小、分辨率1.2 调整轴上的刻度1.3 设置中文显示1.4 添加描述信息1.5 保存图片2. 常用统计图2.1 **折线图**2.2 **直方图**2.3 **条形图**2.4 **散点图** matplotlib 是最流行的Python绘图库之一，能将数据进行可视化，直观地呈现数据。1. 绘制图片1.1 设置图片大小、分辨率# 常用的导入方式
impor
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2023-09-07 12:37:56
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# 如何在Python中显示图像大小
在开发中，经常需要处理图像，包括了解图像的大小。在Python中，我们可以使用常见的库如Pillow和Matplotlib来实现。本文将带您逐步学习如何显示图像大小。
## 流程概述
以下是完成任务的流程步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|----------------------|
| 1 |
# 如何实现Python中Matplotlib图像大小调整
## 介绍
作为一名经验丰富的开发者，我将帮助你学习如何在Python中使用Matplotlib库进行图像大小调整。这对刚入行的小白可能是一个挑战，但我将为你提供详细的步骤和代码示例，希望能帮助你快速掌握这个技能。
## 步骤
首先，让我们通过下面的表格展示整个实现过程的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
原创
2024-06-23 04:54:21
65阅读
# Python 图像标题大小
在处理图像时，有时我们需要对图像的标题进行调整，例如改变标题的大小。Python提供了多种方法来实现这个目标，本文将介绍几种常用的方法，并给出相应的代码示例。
## 使用PIL库
PIL（Python Imaging Library）是Python中常用的图像处理库之一。通过PIL库，我们可以很方便地对图像进行各种处理，包括调整图像的标题大小。
首先，我们需
原创
2023-08-12 07:54:01
133阅读
# 实现Python图像大小的imshow
## 概述
在Python中，我们可以使用`imshow`函数来显示图像。要调整图像的大小，我们可以采用一些方法来实现。本文将介绍如何使用Python来调整图像的大小并使用`imshow`函数显示。
## 步骤概览
下表展示了实现“Python图像大小”的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入所需的库
原创
2023-11-30 05:59:52
813阅读
# 如何在Android XML中设置图像的大小
作为一名刚入行的小白，理解如何在 Android 应用中设置图像的大小是非常重要的。下面，我将逐步引导你完成这一过程。首先，我们会概述整个流程。
## 整个流程概述
| 步骤 | 描述 |
|---------------|-----------------------
原创
2024-08-31 09:55:05
163阅读
# Python显示图像大小
## 1. 引言
在使用Python进行图像处理时，了解图像的大小是非常重要的。图像的大小可以帮助我们调整图像的尺寸、进行裁剪、缩放等操作。本文将介绍如何使用Python获取图像的大小，并给出相应的代码示例。
## 2. Python获取图像大小的方法
在Python中，我们可以使用不同的库来获取图像的大小。下面将介绍两种常用的方法：PIL库和OpenCV库。
原创
2023-09-21 23:24:37
135阅读
# 如何使用Python获取图像大小
## 简介
在图像处理中，获取图像的大小是一个常见的操作。在Python中，我们可以使用PIL库（Pillow）来实现这个功能。本文将介绍如何使用Python获取图像的大小，并帮助初学者了解这个过程。
## 步骤概述
下面是获取图像大小的整个流程，我们将通过表格展示每个步骤所需的操作：
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ------ |
|
原创
2024-04-09 05:16:08
77阅读
使用 python获取图片分辨率或大小from PIL import Image
filename = r'E:\data\yangben\0.jpg'
img = Image.open(filename)
imgSize = img.size #图片的长和宽
print (imgSize)
maxSize = max(imgSize) #图片的长边
minSize = min(imgSize
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2023-05-18 13:04:58
311阅读
Turtle库绘图总结简介画布画笔描述属性相关绘图命令运动命令画笔控制命令全局控制指令 简介Turtle库是Python语言中一个很流行的绘制图像的函数库，想象一个小乌龟，在一个横轴为x、纵轴为y的坐标系原点，(0,0)位置开始，它根据一组函数指令的控制，在这个平面坐标系中移动，从而在它爬行的路径上绘制了图形。画布画布就是turtle为我们展开用于绘图区域，我们可以设置它的大小和初始位置。设置画
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2023-08-20 21:08:51
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# Python背景图像大小调整
## 一、流程概述
在Python中，要调整背景图像的大小，我们可以使用PIL库（Python Imaging Library）来实现。下面是整个流程的概述：
1. 导入所需的库
2. 打开图像文件
3. 调整图像大小
4. 保存调整后的图像
接下来，我们将逐步解释每个步骤，并提供相应的代码和注释。
## 二、导入所需的库
首先，我们需要导入所需的库，
原创
2023-11-27 07:51:53
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## 如何使用Python OpenCV创建图像大小
作为一名经验丰富的开发者，我将帮助你学会如何使用Python OpenCV创建图像大小。下面是整个流程的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入OpenCV库 |
| 2 | 创建一个空白图像 |
| 3 | 指定图像的大小 |
接下来，我将详细介绍每一步需要做的操作以及相应的代码：
### 步骤
原创
2024-03-01 05:09:29
89阅读
