matplotlib绘图figsize、savefig.dpi和figure.dpi的关系

最近开始用图像做深度学习了，由于是新手，在图像的生成和加载上面遇到很多问题，特此记录。

内联代码片。

// 用matplotlib绘图并保存

plt.rcParams['figure.figsize'] = (4.48, 4.48) #2.24, 2.24 设置figure_size尺寸
plt.rcParams['savefig.dpi'] = 50 #图片像素
# plt.rcParams['figure.dpi'] = 300 #分辨率
plt.plot(t,X[0])
plt.axis('off')
plt.margins(0,0)
# plt.show()
plt.savefig('F:\\raw\\T_0\\figure.jpg')

 我想用ResNet50这个网络，这个网络的输入图片像素要求是（224，224），
 最开始我直接plt自己的图片，没有设置图片大小，绘制出来的图片像素是（640，480），显然太大了，怎么办呢？
 直接先用pytorch的transforms.Resize([256, 256])，再transforms.RandomCrop(224)，
 这样输入就满足要求了，但是问题来了，
 Resize之后的图片太模糊，这样会直接影响深度模型提取图像特征。

因此需要在绘制图片是就达到像素（224，224）的要求，以后想换网络模型改变输入大小，可以用plt生成任意像素的图片，非常方便。

在网上查了一下，好多人都没说清楚怎么生成自己想要的像素大小的图片，也可能是我没找到。

一直搞不懂设置figure.figsize 和savefig.dpi 的区别和关系。对于做深度学习的人来说，我们关注的是图片的像素大小，敲重点：用matplotlib绘图的时候生成图片的像素大小=figure.figsize * savefig.dpi。例如上面代码生成的图片像素就是4.48*50，即（224，224）。

另外savefig.dpi设置的越小图片越清晰

用过plt的朋友应该都知道还有个figure.dpi可以设置分辨率，小白只想听到通俗易懂的解释，设置这个到底会影响什么呢？

figure.dpi 不会对保存的图片产生任何实质影响，只会影响plt.show()展示出来的图片。

对于做深度学习的人来说，不希望用来训练的图片有坐标轴和边框这些无用信息，那么**plt.axis(‘off’)**就是掉坐标轴，**plt.margins(0,0)**就是去掉白边。

第一次写，只想记录学习过程，不喜轻喷！有不对的地方欢迎各位高手指正，互相学习。