当Matplotlib遇见SciencePlots

news2024/11/15 10:28:24

分享一个Matplotlib扩展工具SciencePlots,一行代码绘制science、nature、ieee等要求的图形。

安装

  • 安装SciencePlots
# 直接从PyPI安装
pip install SciencePlots
  • 安装latex

如果latex未安装,会报错:RuntimeError: Failed to process string with tex because latex could not be found 。根据电脑系统选择,方法参考:https://github.com/garrettj403/SciencePlots/wiki/FAQ#installing-latex


使用方法

SciencePlots使用方法和matplotlib默认style调用一样,详细参考👉:matplotlib-rcParams及绘图风格(style)设置详解

  • plt.style.use整个图设置
import matplotlib.pyplot as plt
import scienceplots #导入scienceplots

plt.style.use('science') #使用scienceplots中的science主题
  • with plt.style.context临时设置 
with plt.style.context('science') #临时使用scienceplots中的science主题
  • 多个主题联合使用

上面是单个主题设置,也可以多个主题联合使用,

plt.style.use(['science', 'vibrant']) #联合使用science和vibrant主题
  • 更多主题 

可以单个使用,可以多个联合使用,

[['science'], ['science', 'no-latex'], ['science', 'ieee'],
 ['science', 'ieee', 'std-colors'], ['science', 'nature'],
 ['science', 'scatter'], ['science', 'high-vis'],
 ['dark_background', 'science', 'high-vis'], ['science', 'notebook'],
 ['science', 'bright'], ['science', 'vibrant'], ['science', 'muted'],
 ['science', 'retro'], ['science', 'grid'], ['science', 'high-contrast'],
 ['science', 'light'], ['science', 'no-latex', 'cjk-tc-font'],
 ['science', 'no-latex',
  'cjk-sc-font'], ['science', 'no-latex', 'cjk-jp-font'],
 ['science', 'no-latex', 'cjk-kr-font'], ['science', 'russian-font'],
 ['science', 'turkish-font']]

demo

展示部分,

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import scienceplots

#  SciencePlots部分样式列表
styles = [['science', 'grid'], ['science'], ['high-vis'],
          ['science', 'ieee', 'std-colors'], ['science', 'ieee'],
          ['science', 'nature'], ['science', 'vibrant']]

num_styles = len(styles)


# 模拟绘图数据
def model(x, p):
    return x**(2 * p + 1) / (1 + x**(2 * p))
x = np.linspace(0.75, 1.25, 201)

for i, style in enumerate(styles):
    plt.figure(figsize=(6, 6), dpi=200)
    with plt.style.context(style):  #一行代码,临时使用scienceplots一种主题
        ax = plt.gca()
        for p in [10, 15, 20, 30, 50, 100]:
            ax.plot(x, model(x, p), label=p)
        ax.legend(title='Order')
        ax.autoscale(tight=True)
        ax.set_xlabel('Voltage (mV)')
        ax.set_ylabel('Current ($\mu$A)')
        ax.set_title(f'Style: {", ".join(style)}')

plt.tight_layout()
plt.show()

效果很赞,

  • ['science', 'grid']

  • ['science']主题

  • ['high-vis']主题 

  • ['science', 'ieee', 'std-colors']主题

  • ['science', 'ieee']主题

  • ['science', 'nature']主题

  • ['science', 'vibrant'] 主题

进一步学习👇:一行代码science、nature图表!一行代码实现science、nature、ieicon-default.png?t=N7T8https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzUwOTg0MjczNw==&mid=2247523775&idx=1&sn=e250cb92fbcbac3948bd7c45681d9193&chksm=f90ed9e1ce7950f7f563f132676287ca41b42d9dd9cfcd70331ebfa6eb267824f78c6bd51592&token=413843954&lang=zh_CN#rd

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