Python数据可视化JupyterNotebook绘图⽣成⾼清图⽚⼤家好，我是⼩五
最近有⼩伙伴问了个问题：如何在jupyter notebook，⽤Matplotlib画图时能够更“⾼清”？
今天正好跟⼤家聊聊，解决办法。
先举个⼩例⼦，⽤Matplotlib绘制极坐标图：
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
s = pd.Series(np.arange(20))
fig = plt.figure(figsize=(8, 4))
ax = plt.subplot(111, projection='polar')
ax.plot(s, linestyle='--', marker='.', lw=3)
plt.savefig("temp.png")
打开保存到当前⼯作⽬录⾥的temp.png，放⼤之后就会发现确实“像素略渣”
⼀些⼩伙伴可能会说，那我修改图像像素尺⼨不就⾏了。
确实可以，不过要记得同时修改所有的像素尺⼨，⽽不是只改图像⼤⼩，否则就会像下⾯⼀样
我们可以在保存图像时，增加⼀些参数。
⽐如dpi就是分辨率，每英⼨的点数。
s = pd.Series(np.arange(20))
fig = plt.figure(figsize=(8, 4))
ax = plt.subplot(111, projection='polar')
ax.plot(s, linestyle='--', marker='.', lw=3)
svg矢量图下载plt.savefig("temp_1.png", dpi=500, bbox_inches='tight')
另⼀个参数bbox_inches: 只有图形给定部分会被保存。设置为“tight”⽤以恰当的匹配所保存的图形。
这样⽣成的图像就⾜够⾼清了。
想让图像⾼清，还有另外⼀种⽅法。
之前跟⼤家介绍过⼀些，⽐如%matplotlib inline可以在Ipython编译器⾥直接使⽤，功能是可以内嵌绘图，并且可以省略掉plt.show()这⼀步。我们可以再增加⼀⾏配置，就能让 Matplotlib 在 Jupyter Notebook 上⾯输出⾼清⽮量图了。
%config InlineBackend.figure_format = 'svg'
输出的格式是svg，这样浏览器就可以渲染出⽮量图了。
更改保存格式，就得到了⾼清的⽮量图。
第⼆种⽅法使⽤了Jupyter notebook 中的魔法命令，可以设定显⽰图⽚的分辨率。
同样的参数设置还有：
%config InlineBackend.figure_format = "png"
%config InlineBackend.figure_format = "svg"
%config InlineBackend.figure_format = "retina"
在分辨率较⾼的屏幕（例如 Retina 显⽰屏）上，Jupyter Notebook 中的默认图像可能会显得模糊。
可以在 %matplotlib inline 之后使⽤%config InlineBackend.figure_format = "retina"
来呈现分辨率较⾼的图像。
最近有啥书？
R语⾔数据可视化实战：本书全⾯介绍了如何利⽤R语⾔绘制各种统计图形，书中的所有统计图形都给出了实例源代码，读者可以通过代码进⾏复现。适合R语⾔数据可视化⼊门与进阶读者阅读，也适合数据分析和数据挖掘的从业者及其他数据科学从业者阅读。
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