基于Python的科研论文配图绘制（二）

2023-08-22 16:32 作者:Traveler-小小音 0人读过 | 我要投稿

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参考书籍：《科研论文配图绘制指南—— 基于Python》，宁海涛著，人民邮电出版社

一、环境配置

上回说到，通过matplotlib库，我们可以实现用Python实现基础绘图。同样的，离不开环境的配置。关于个人的环境配置，依然是通过Anaconda创建独立环境，并选择了群友配置好的requirements.txt，再通过pip命令直接一步到位，非常感谢。

群友推荐环境：Python=3.8

二、初识Matplotlib

书中看到这个库的时候其实是有种莫名的熟悉感，后来查了一下我原来的几个环境，基本上都有它的出现，包括CV和NLP，可以说它的应用还是很广泛的。

图形元素

（1）基础类元素：点、线、文本、网格、标题、图例等

（2）容器类元素：图形、坐标图形、轴和刻度
轴比例和刻度

（1）轴比例：规定了数值与给定轴之间的映射方式，即数值在轴上以何种方式进行缩放。

（2）刻度位置和刻度格式：规定了每个轴对象上刻度的位置与格式。
坐标系

（1）直角坐标系：即笛卡儿坐标系，用代数公式表达几何形状的正交坐标系统。

（2）极坐标系：在平面内由极点、极轴和极径组成的坐标系统。可以与直角坐标系相互转换，满足x = r cos θ y = r sin θ。往往体现数据的周期性，即更好地展示数据的周期性变化。要求数据较为完整且有明显的周期性特征。

（3）地理坐标系：可用地理投影有 Aitoff 投影、Hammer 投影、Lambert投影和 Mollweide 投影4种。
多字图绘制

（1）subplot()函数：对当前画布对象添加单个子图，且每次添加子图都会规定其位置顺序。

（2）add_subplot()函数：相对于subplot() 函数，add_ subplot() 函数先产生 figure 对象。

（3）subplots()函数：subplots(nrows, ncols, sharex, sharey)

其中nrows表示绘制子图的行数；ncols表示绘制子图的列数，行数与列数的乘积即绘制的总子图数；sharex可以用来设定是否共享X轴；sharey可以用来设定是否共享Y轴。该函数会返回一个坐标数组对象，该对象用于每个子图的单独绘制。

（4）axes()函数：为当前画布对象添加坐标图形对象，使其成为当前的坐标图形对象。还包括对当前画布对象中的坐标图形对象添加颜色和大小映射等。

（5）subplot2grid()函数：实现对不规则多子图的绘制，可以在当前画布对象上绘制网格。

（6）gridspec.GridSpec()函数：gridspec.GridSpec(nrows, ncols, figure, left, bottom, right, top)

函数用于指定放置子图的网格的几何形状。其中nrows表示网格中的行数；ncols表示网格中的列数；left、bottom、right和top是可选参数，用于将子图的范围定义为图形宽度或高度的一部分，设定网格在图形中的具体位置。

（7）subplot_mosaic()函数：subplot_mosaic(mosaic,…)

函数利用mosaic参数设置特定字符串符号进行子图的视觉布局。
图类型

包括plot()（线图、点图、带连接线的点图）、scatter()（散点图）、bar()/barh()（柱形图 / 条形图、堆积柱形图 / 堆积条形图）、axhline()/ axvline()（垂直于 X/Y 轴的直线）、fill_between()（面积图、填充图）等。