使用Python轻松实现科研绘图

当撰写在学术期刊上发表的文章时，图表的布局和风格应符合预定义的格式要求。这样可以确保该出版物的所有文章都具有一致的风格，并且任何包含的图表在打印时都是高质量的。

Python在科学界广泛使用，并提供了创建科学绘图的好方法。然而，当使用Python中最流行的绘图库之一matplotlib时，默认的图表质量较差，需要进行调整以确保满足要求。更改matplotlib图形的样式可能非常耗时，这就是scienceplots库派上用场的地方。只需几行代码，就可以立即改变图形的外观，而无需花费太多时间来研究如何更改图形的不同部分。

scienceplots该库允许用户创建简单、信息丰富的图表，类似于学术期刊和研究论文中的图表。不仅如此，它还将所需的DPI设置为600（对于某些样式），这通常是出版物的要求，以确保打印出高质量的印刷图形。scienceplots库包含多种样式，包括对多种语言的支持，包括中文和日文等。可以通过下面的链接探索scienceplots库中的全部样式。

本文将探讨如何将一些基本和常见的数据可视化转换为可以包含在科学出版物中的形式。

1.设置scienceplots

在使用scienceplots库创建绘图之前，需要确保计算机上安装了LaTeX。LaTeX是一种排版系统，专为创建技术和科学文档而设计。如果正在使用Google Colab，则可以在单元格中运行以下代码来安装LaTeX。

!sudo apt-get install dvipng texlive-latex-extra texlive-fonts-recommended texlive-latex-recommended cm-super

在设置好LaTeX之后，可以使用pip安装scienceplots库：

pip install SciencePlots

在选择的平台上安装了库和LaTeX之后，就可以导入scienceplots库以及matplotlib。

import scienceplots
import matplotlib.pyplot as plt

2.创建用于绘图的虚拟数据

在生成一些图表之前，首先需要创建一些样本数据。我们将在本文的后面部分展示scienceplots库如何处理现实世界的数据。

对于本文的这一部分，现在将使用np.linspace创建一些线性间隔的值，然后对该数据进行一些随机的数学计算。

# 生成x值
x = np.linspace(0, 10, 20)

# 生成带有随机噪声的y值
y = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)
y3 = y2 * 1.5

一旦创建了数据（或者如果从csv文件中加载数据，则将其加载到pandas中），就可以开始创建绘图了。

3.使用Matplotlib创建带有标记的折线图

我们将首先处理的是折线图。可以通过使用matplotlib的.plot()函数并传入x和y参数的必需数据来轻松创建此图表。由于我们处理的是从方程中派生的变