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Python小工具（3）
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Python数据分析：图表美观清晰，自带对比功能
安装使用示例
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来自于哈佛天文研究所博士后自己制作的小工具，主要是在matplotlib上增加的一些小功能，支持调用不同期刊要求的格式进行作图 图示及翻译部分引用 量子位公众号推送文章 安装pip就行（在Matplotlib基础上） # for latest commit pip install git+https://github.com/garrettj403/SciencePlots.git # for lastest release pip install SciencePlotsThe pip installation will automatically move all of the *.mplstyle files into the appropriate directory. If you like, you can also do this manually. First, clone the repository and then copy all of the *.mplstyle files into your Matplotlib style directory. If you’re not sure where this is, in an interactive python console type: # 手动安装 获得具体路径 import matplotlib print(matplotlib.get_configdir())编译器会返回Matplotlib的路径，你可能还需要手动建立一个stylelib文件夹。 使用science.mplstyle 是这个补充包最基本的一种风格，基本满足一般科研论文的绘图要求，代码如下： import matplotlib.pyplot as plt plt.style.use('science') plt.style.use(['science','ieee']) #the ieee style will override some of the parameters from the science style in order to configure the plot for IEEE papers (column width, fontsizes, etc.). with plt.style.context(['science', 'ieee']): plt.figure() plt.plot(x, y) plt.show() 示例science 风格
检查更新版本 pip install SciencePlots |
science+grid（网格）风格： 
ieee风格：IEEE期刊对图表的尺寸、文字大小都有要求，同时还要求在黑白印刷时也能清晰呈现，下图是符合要求的science+ieee风格： 
science+scatter（离散）风格： 
Jupyter环境下的notebook风格： 
补充包中的风格也可以和Matplotlib中的已有风格一起调用，例如dark_background + science + high-vis:
此外，扩展包还提供多种绘图==色彩搭配方案== 
补充包默认使用Latex字体渲染，如果电脑中没有Latex，可以改用无Latex渲染模式：【本文地址】