Python seaborn无法更改figsize

无法更改图的大小，请参见示例：

df = pd.DataFrame({'subset_product':['A','A','A','B','B','C','C'],
                   'subset_close':[1,1,0,1,1,1,0]})

prod_counts = df.groupby('subset_product').size().rename('prod_counts')
df['prod_count'] = df['subset_product'].map(prod_counts)
g = sns.factorplot(y='prod_count',x='subset_product',hue='subset_close',data=df,kind='bar',palette='muted',legend=False,ci=None)
plt.rcParams["figure.figsize"] = [20,10]
plt.legend(loc='best')

尽管改变了figsize，但它总是给我相同的绘图大小和一个空绘图

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首先创建图形和轴，并将其作为参数传递给seaborn绘图，即可修改图形大小：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns       


fig, ax = plt.subplots(figsize=(20, 10))

df = pd.DataFrame({'subset_product':['A','A','A','B','B','C','C'],
                   'subset_close':[1,1,0,1,1,1,0]})

prod_counts = df.groupby('subset_product').size().rename('prod_counts')
df['prod_count'] = df['subset_product'].map(prod_counts)
g = sns.factorplot(y='prod_count', x='subset_product', hue='subset_close', data=df, kind='bar', palette='muted', legend=False, ci=None, ax=ax)
plt.close(2)    # close empty figure
plt.show()

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使用类型图时，seaborn将自动创建地物。解决方法是关闭第二个地物。

可以通过首先创建地物和轴并将其作为参数传递给seaborn绘图来修改地物大小：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns       


fig, ax = plt.subplots(figsize=(20, 10))

df = pd.DataFrame({'subset_product':['A','A','A','B','B','C','C'],
                   'subset_close':[1,1,0,1,1,1,0]})

prod_counts = df.groupby('subset_product').size().rename('prod_counts')
df['prod_count'] = df['subset_product'].map(prod_counts)
g = sns.factorplot(y='prod_count', x='subset_product', hue='subset_close', data=df, kind='bar', palette='muted', legend=False, ci=None, ax=ax)
plt.close(2)    # close empty figure
plt.show()

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当使用类型图时，seaborn将自动创建一个图形。解决方法可能是关闭第二个图形。

这似乎是一个老套但有效的解决方案，因为显然

ax

参数以某种方式转移到了底层轴。我猜一旦使用了

factorplot

的

col

或

row

参数，它就会失败？！在任何情况下，我可以建议您将此解决方案添加到重复问题中，这样人们就可以在一个地方找到所有可能的解决方案吗？这似乎是一个老套但有效的解决方案，因为显然，

ax

参数以某种方式转移到了底层轴。我猜一旦使用了

factorplot

的

col

或

row

参数，它就会失败？！在任何情况下，我是否可以建议您将此解决方案添加到重复问题中，以便人们可以在一个地方找到所有可能的解决方案？