论文绘图

「一篇论文投多个期刊,每个期刊对图表格式要求不一,同一组数据要用多种工具分别绘图。」

不光是你,哈佛大学天文研究所的博士后,也不堪忍受论文重复绘图之苦。

他的解决办法是:亲自开发一个Matplotlib的补充包,增添scatter、notebook等其他软件常用的绘图工具,还支持一键调用符合IEEE等不同期刊要求的图表格式

现在,这个论文神器已经在Github开源,@爱可可老师 也在微博推荐,收获大量转发好评。

安装工具包

推荐使用Python3环境,并且要预装Matplotlib原始包。

安装这款补充包可以通过pip用一行代码完成:

pip install git+https://github.com/garrettj403/SciencePlots.git

你也可以选择手动安装工具包,把Github上的项目克隆到本地以后,直接将*.mplstyle的所有文件放到Matplotlib的风格(style)路径下。如果不清楚具体路径,使用以下代码:

  1. import matplotlib
  2. 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。

使用教程

调用补充包的各种风格和格式十分简单,都可以通过一行代码直接实现。

「science」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:

  1. import matplotlib.pyplot as plt
  2. plt.style.use('science')

也可以在同一张图中使用多个不同的风格:

plt.style.use(['science','ieee'])

对于一些期刊,比如IEEE,图表的格式要求中提出要在基本格式上强调某些特定的参数(字体大小,图片宽度等),单独调用这些特殊格式要求使用如下代码:

  1. with plt.style.context(['science', 'ieee']):
  2. plt.figure()
  3. plt.plot(x, y)
  4. plt.show()

调用指令就这么简单。

使用实例

基本风格「science」:

「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。

high-vis:

bright:

vibrant:

muted:

retro:

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:

plt.style.use(['science','no-latex'])

这个项目还在持续更新中,作者会不断添加不同的期刊格式,如果需要检查更新最新版本,通过这行代码实现:

pip install SciencePlots

作为科研党的你看到这款论文神器有没有心动呢?

如果它真的对你写论文有帮助,那么赶紧用起来吧。

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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