一些尝试过的方法:

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
ax, fig = plt.subplots(figsize=[15,7])
sns.boxplot(x="feature1", y="feature2",data=df) # where df would be your dataframe

or

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(figsize=[15,7])
sns.boxplot(x="feature1", y="feature2",data=df) # where df would be your dataframe

对于我的图(一个sns因子图)，建议的答案并不能很好地工作。

因此我使用

plt.gcf().set_size_inches(11.7, 8.27)

就在与seaborn的情节之后(所以不需要传递一个斧头给seaborn或改变rc设置)。

首先导入matplotlib并使用它来设置图形的大小

from matplotlib import pyplot as plt
import seaborn as sns

plt.figure(figsize=(15,8))
ax = sns.barplot(x="Word", y="Frequency", data=boxdata)

你需要提前创建matplotlib Figure和Axes对象，指定图形的大小:

from matplotlib import pyplot
import seaborn

import mylib

a4_dims = (11.7, 8.27)
df = mylib.load_data()
fig, ax = pyplot.subplots(figsize=a4_dims)
seaborn.violinplot(ax=ax, data=df, **violin_options)

Paul H和J. Li给出的最重要的答案并不适用于所有类型的海上人物。对于FacetGrid类型(例如ssn .lmplot())，使用size和aspect参数。

大小同时改变高度和宽度，保持纵横比。

Aspect只改变宽度，保持高度不变。

您总是可以通过使用这两个参数来获得您想要的大小。

来源:https://stackoverflow.com/a/28765059/3901029

See How to change the image size for seaborn.objects for a solution with the new seaborn.objects interface from seaborn v0.12, which is not the same as seaborn axes-level or figure-level plots. Adjusting the size of the plot depends if the plot is a figure-level plot like seaborn.displot, or an axes-level plot like seaborn.histplot. This answer applies to any figure or axes level plots. See the the seaborn API reference seaborn is a high-level API for matplotlib, so seaborn works with matplotlib methods Tested in python 3.8.12, matplotlib 3.4.3, seaborn 0.11.2

导入和数据

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# load data
df = sns.load_dataset('penguins')

sns.displot

图形级图的大小可以通过高度和/或纵横参数进行调整 此外，图的dpi可以通过访问fig对象并使用.set_dpi()来设置。

p = sns.displot(data=df, x='flipper_length_mm', stat='density', height=4, aspect=1.5)
p.fig.set_dpi(100)

没有p.fig.set_dpi (100)

与p.fig.set_dpi (100)

sns.histplot

轴级图的大小可以通过figsize和/或dpi进行调整

# create figure and axes
fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 5), dpi=100)

# plot to the existing fig, by using ax=ax
p = sns.histplot(data=df, x='flipper_length_mm', stat='density', ax=ax)

没有dpi = 100

dpi = 100