【数据可视化应用】Python学术绘图(附实战案例)
【摘要】
使用Python绘制Sci学术期刊配图
SciencePlots 库介绍
使用Python-matplotlib绘制科研图表,其默认的颜色和格式并不能满足一般的期刊要求,若想要符合要求,就必须自定义设置,而这个步骤在对面对多幅图表时就显得繁琐和重复。
安装
我们直接可使用pip 直接进行安装,但想要安装最新版本可以采用如下方式:...
使用Python绘制Sci学术期刊配图
SciencePlots 库介绍
使用Python-matplotlib绘制科研图表,其默认的颜色和格式并不能满足一般的期刊要求,若想要符合要求,就必须自定义设置,而这个步骤在对面对多幅图表时就显得繁琐和重复。
安装
我们直接可使用pip 直接进行安装,但想要安装最新版本可以采用如下方式:
pip install git+https://github.com/garrettj403/SciencePlots.git
如使用pip稳定安装,则直接使用如下代码:
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# for lastest release
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pip install SciencePlots
主要样式
SciencePlots 提供了多种用于不同期刊发表要求的主题,接下来我们主要介绍几种主题,注意:由于SciencePlots默认使用Latex字体渲染,而相应软件安装较为麻烦,以下样例均采用禁用Latex字体渲染,即设置 no-latex (数据还是使用官网提供的):
数据构建:
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import numpy as np
-
import matplotlib.pyplot as plt
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def model(x, p):
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return x ** (2 * p + 1) / (1 + x ** (2 * p))
-
x = np.linspace(0.75, 1.25, 201)
「原始主题」
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fig, ax = plt.subplots(figsize=(4,3),dpi=200)
-
for
文章来源: wenyusuran.blog.csdn.net,作者:文宇肃然,版权归原作者所有,如需转载,请联系作者。
原文链接:wenyusuran.blog.csdn.net/article/details/123352789
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