Chapter1 基于python的科研论文配图绘制与配色基础

已于 2023-08-18 11:31:22 修改
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文章标签： python 信息可视化 开发语言
于 2023-08-18 11:26:26 首次发布
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本文内容和图都源自《科研论文配图绘制指南 基于python》，读书笔记。

科研绘图的基础知识

        数据可视化：借助图像展示数据

        为什么非常重要：吸引读者、帮助读者理解自己的研究内容、直观的感受到你的工作成果

绘制规范

           画图最首要的：确保规范性，要符合投稿期刊要求的配图格式

        1 配图的分类与构成

                线型图【折线、散点、柱形图】、灰度图、照片彩图、综合配图

         2 配图的属性

                插图格式

                        像素图：（JPEG 处理容易但损失大、PSD、PNG、TIFF）

                        矢量图：放大不会失真（EPS 常用、AI 常

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可视化配图，如下图所示（具体为单色系中的 ylgnbu 色系、双色渐变色系中的 seismic 色系和多色系中的set1 色系）。**下面我们对比Python中三种库的颜色主题（Matplotlib，Seaborn 和 SciencePlots） **绘图时可选择多种色彩模式，常见的色彩模式包括 RGB 色彩模式、CMYK 色彩模式和 HEX 色彩模式。科研论文配图作为数据可视化在科研领域的重要应用场景，是研究结果直观、有效的呈现方式，在。论文只有符合投稿期刊的配图要求，才能进行下一步的查阅和审核。
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import os import re import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd from collections import Counter import matplotlib.font_manager as fm plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决负号显示问题 # 查找系统中的中文字体 font_path = None for font in fm.findSystemFonts(): font_name = fm.FontProperties(fname=font).get_name() if "SimHei" in font_name or "Hei" in font_name or "YaHei" in font_name: font_path = font break # 如果找到中文字体，则使用，否则报错 if font_path: my_font = fm.FontProperties(fname=font_path) plt.rcParams['font.sans-serif'] = [my_font.get_name()] else: print("未找到中文字体，可能会导致图表无法正确显示中文") extract_path = "西游记" # 文件夹路径 # 获取TXT文件列表 txt_files = [f for f in os.listdir(extract_path) if f.endswith('.txt')] # 读取所有文本 all_texts = [] for txt_file in txt_files: with open(os.path.join(extract_path, txt_file), "r", encoding="utf-8", errors="ignore") as f: all_texts.append(f.read()) # 合并所有章节文本 full_text = "\n".join(all_texts) chapters = re.split(r"第[一二三四五六七八九十百千]+回", full_text)[1:] # 主要人物 main_characters = ["唐僧", "悟空", "八戒", "沙僧", "妖怪", "神仙"] # 初始化人物出场统计 chapter_counts = {char: [] for char in main_characters} chapter_labels = [f"第{i+1}回" for i in range(len(chapters))] # 统计每个角色在每章节中的出现频率 for chapter in chapters: for char in main_characters: chapter_counts[char].append(chapter.count(char)) # 转换为 Pandas DataFrame df = pd.DataFrame(chapter_counts, index=chapter_labels) x = np.arange(len(df)) y = np.array(df).T fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 6)) ax.stackplot(x, y, labels=main_characters, alpha=0.8) ax.set_title("《西游记》主要人物在各章节的出现频率（河流图）", fontsize=14) ax.set_xlabel("章节", fontsize=12) ax.set_ylabel("出现次数", fontsize=12) ax.legend(loc='upper right', fontsize=10) plt.show() 修改代码绘制主题河流图
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