2021-04-24利用Plot命令绘制sci格式的论文插图

该博客介绍了如何使用Matlab的PlotPub工具包绘制从'碳供给.txt'文件中导入的数据,展示碳供给与利润的时间序列变化。通过清除NaN值、设置坐标轴标签和保存为.jpg格式,此代码可以生成用于SCI论文的高质量插图。

利用Plot命令绘制sci格式的论文插图

插件为PlotPub工具包

clc
clear
close all

%导入数据
txtfilename=importdata('碳供给.txt');
txtfiledata = txtfilename.data;
txtfiletitle = txtfilename.textdata;
nanflag =isnan(txtfiledata);
txtfiledata(nanflag) = 0;

% 绘制插图
plt = Plot(txtfiledata(1,:),txtfiledata(2,:));
fi = figure(1);
xlabel(txtfiletitle(1),'FontName','宋体')
ylabel(txtfiletitle(2),'FontName','宋体')
grid on

%保存图片
tempdir = pwd;
tempfile = mfilename;
mkdir(tempfile)
cd(tempfile)
savejpg = sprintf('%s.jpg',tempfile);
saveas(fi,savejpg);
savedir = pwd;
cd(tempdir)

 

 

碳供给.txt

Time (Time)	0	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11	12	13	14	15	16	17	18	19	20	21	22	23	24	25	26	27	28	29	30	31	32	33	34	35	36	37	38	39	40	41	42	43	44	45	46	47	48	49	50	51	52	53	54	55	56	57	58	59	60	61	62	63	64	65	66	67	68	69	70	71	72	73	74	75	76	77	78	79	80	81	82	83	84	85	86	87	88	89	90	91	92	93	94	95	96	97	98	99	100	
利润 : Current	0	3.5	-13.8	95.54	-511.632	3090.97	-17561.1	102950	-593827	3.45404e+06	-2.00039e+07	1.16111e+08	-6.73179e+08	3.90523e+09	-2.2648e+10	1.31365e+11	-7.61898e+11	4.41907e+12	-2.56304e+13	1.48657e+14	-8.62209e+14	5.00082e+15	-2.90047e+16	1.68227e+17	-9.75719e+17	5.65917e+18	-3.28232e+19	1.90374e+20	-1.10417e+21	6.40419e+21	-3.71443e+22	2.15437e+23	-1.24953e+24	7.2473e+24	-4.20343e+25	2.43799e+26	-1.41404e+27	8.2014e+27	-4.75681e+28	2.75895e+29	-1.60019e+30	9.28111e+30	-5.38305e+31	3.12217e+32	-1.81086e+33	1.0503e+34	-6.09172e+34	3.5332e+35	-2.04925e+36	1.18857e+37	-6.89369e+37														

 

### 高级结构框图的绘制方法与最佳实践 #### 工具选择 对于高级结构框图的绘制,可以选择多种专业的绘图工具来满足需求。例如,在深度学习领域中,YOLOv1到YOLOv8系列模型的网络结构图可以通过专门设计的工具完成[^1]。这些工具有助于研究人员快速构建并调整复杂的神经网络架构。 除了上述提到的卷积神经网络可视化工具外,还有许多其他适合科学论文使用的绘图软件可供选择。例如,推荐用于SCI论文插图制作的大纲列举了多个功能强大的图形编辑器[^2]。这类软件不仅支持基础线条、形状的操作,还提供丰富的模板库以及精确控制选项,从而帮助作者创建既美观又信息量充足的图表。 另外,如果目标是生成类似于学术期刊中的复杂流程或者体系框架,则可以考虑利用在线平台如ConvNetDraw来进行定制化操作[^3]。此服务允许用户通过简单的界面交互定义层间连接关系及其属性参数设置,最终导出SVG/PNG格式文件以便进一步优化处理。 #### 最佳实践建议 为了确保所绘制出来的高级结构框图达到理想效果,需遵循以下几个方面: - **明确主题**:每张图片都应该围绕某个核心概念展开描述,避免过多无关细节干扰读者理解重点。 - **合理布局**:采用层次分明的方式安排各个组成部分的位置分布,使得整体观感条理清晰易于追踪逻辑链条走向。 - **标注说明**:给重要节点配上简洁明了的文字解释,必要时附加箭头指示方向或因果关联;同时注意保持字体大小一致性和对比度适宜以增强可读性。 - **色彩搭配**:运用恰当的颜色区分不同类别对象而不至于显得杂乱无章,通常暖色调代表输入端而冷色调对应输出部分是一种常见做法。 - **验证准确性**:最后务必仔细核对所有数据源引用是否正确无误,并确认没有任何遗漏之处影响结论传达的有效性。 ```python import matplotlib.pyplot as plt # 示例代码展示如何使用Matplotlib简单绘制一条直线作为起点探索更复杂的图表创作过程 x_values = [0, 1] y_values = [0, 1] plt.plot(x_values, y_values) plt.title('Basic Line Plot') # 添加标题 plt.xlabel('X-axis Label') # X轴标签 plt.ylabel('Y-axis Label') # Y轴标签 plt.show() ``` 以上脚本仅作为一个入门级别的例子演示基本绘图步骤,实际应用当中可能涉及更加繁琐的数据预处理阶段以及样式美化环节才能得到令人满意的成品质量。
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