导读 在Python的数据可视化之旅中，`plt.figure()` 是一个不可或缺的工具。它不仅能定义画布的基本属性，还能让你的图表更加美观和专业。比如，...
在Python的数据可视化之旅中，`plt.figure()` 是一个不可或缺的工具。它不仅能定义画布的基本属性，还能让你的图表更加美观和专业。比如，当你想创建一个高分辨率且尺寸适中的图表时，可以这样写：`plt.figure(dpi=200, figsize=(20, 5))` 📏。
首先，`dpi=200` 设置了图像的分辨率，确保输出的图片足够清晰，即使放大后也毫无颗粒感。而 `figsize=(20, 5)` 则规定了画布的宽高比例，适合展示长条形数据，比如时间序列分析或流程图。这样的设置不仅提升了视觉效果，还方便读者快速捕捉关键信息。💡
此外，在实际应用中，合理调整这些参数能显著改善图表的可读性。无论是学术报告还是商业展示，一张精心设计的图表总能事半功倍！📊📈
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