SCI论文配色

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SCI论文配色

2024-07-11 03:11| 来源: 网络整理| 查看: 265

01. 引言

今天在查看资料时，看见一篇SCI论文的配图十分抢眼，图表的整体绘制不是很难，但整个配色还是瞬间让图表“高大上”起来，如下：

(这种配色真的适合发sci论文

)

在使用ggplot2进行这类图表颜色绘制时，直接调用ggsci包就可以进行颜色设计(Matplotlib在这点上还存在明显不足啊

)。但抱怨归抱怨，接下来还是使用python-matplotlib 对上图进行仿制。

02. 基本绘制

python-matplotlib 绘制分类柱状图的步骤相对比较简单，即ax.bar()的灵活使用即可，下面为没有任何定制化绘制的默认绘制代码：

代码语言：javascript复制import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.family'] = "Times New Roman" #data labels = ['L1', 'L2', 'L3', 'L4', 'L5'] data_a = [20, 34, 30, 35, 27] data_b = [25, 32, 34, 20, 25] data_c = [12, 20, 24, 17, 16] x = np.arange(len(labels)) width = .25 #plots fig,ax = plt.subplots(figsize=(5,3),dpi=200) bar_a = ax.bar(x-width/2, data_a,width,label='category_A') bar_b = ax.bar(x+width/2, data_b, width,label='category_B') bar_c = ax.bar(x+width*3/2, data_c,width,label='category_C') ax.set_xticks(x+.1) ax.set_xticklabels(labels,size=10) ax.legend() text_font = {'size':'14','weight':'bold','color':'black'} ax.text(.03,.93,"(a)",transform = ax.transAxes,fontdict=text_font,zorder=4) ax.text(.87,-.08,'\nVisualization by DataCharm',transform = ax.transAxes, ha='center', va='center',fontsize = 5,color='black',fontweight='bold',family='Roboto Mono') plt.savefig(r'E:\Data_resourses\DataCharm 公众号\Python\学术图表绘制\bar_class_prior.png',width=5,height=3, dpi=900,bbox_inches='tight') plt.show()

结果如下：

可以看出，默认的matplotlib的配色真的是·······

，接下来，我们通过定制化绘制使其看起来舒服同时也符合SCI期刊配色要求。

03. SCI配色设计

我们使用 FastStone Capture 软件对所需颜色进行吸取，然后对刻度、轴脊梁、字体等进行设计，具体代码如下：

代码语言：javascript复制#构造数据 labels = ['L1', 'L2', 'L3', 'L4', 'L5'] data_a = [20, 34, 30, 35, 27] data_b = [25, 32, 34, 20, 25] data_c = [12, 20, 24, 17, 16] x = np.arange(len(labels)) width = .25 plt.rcParams['font.family'] = "Times New Roman" #plots fig,ax = plt.subplots(figsize=(5,3),dpi=200) bar_a = ax.bar(x-width/2, data_a,width,label='category_A',color='#130074',ec='black',lw=.5) bar_b = ax.bar(x+width/2, data_b, width,label='category_B',color='#CB181B',ec='black',lw=.5) bar_c = ax.bar(x+width*3/2, data_c,width,label='category_C',color='white',ec='black',lw=.5) #定制化设计 ax.tick_params(axis='x',direction='in',bottom=False) ax.tick_params(axis='y',direction='out',labelsize=8,length=3) ax.set_xticks(x+1) ax.set_xticklabels(labels,size=10) ax.set_ylim(bottom=0,top=40) ax.set_yticks(np.arange(0, 50, step=5)) for spine in ['top','right']: ax.spines[spine].set_color('none') ax.legend(fontsize=7,frameon=False) text_font = {'size':'14','weight':'bold','color':'black'} ax.text(.03,.93,"(a)",transform = ax.transAxes,fontdict=text_font,zorder=4) ax.text(.87,-.08,'\nVisualization by DataCharm',transform = ax.transAxes, ha='center', va='center',fontsize = 5,color='black',fontweight='bold',family='Roboto Mono') plt.savefig(r'E:\Data_resourses\DataCharm 公众号\Python\学术图表绘制\bar_class.png',width=5,height=3, dpi=900,bbox_inches='tight') plt.show()

结果如下：