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01. 引言
(這種配色真的適合發sci論文)web
)。但抱怨歸抱怨，接下來仍是使用python-matplotlib 對上圖進行仿製。
02. 基本繪製
import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.family'] = "Times New Roman"
#datalabels = ['L1', 'L2', 'L3', 'L4', 'L5']data_a = [20, 34, 30, 35, 27]data_b = [25, 32, 34, 20, 25]data_c = [12, 20, 24, 17, 16]
x = np.arange(len(labels))width = .25#plotsfig,ax = plt.subplots(figsize=(5,3),dpi=200)bar_a = ax.bar(x-width/2, data_a,width,label='category_A')bar_b = ax.bar(x+width/2, data_b, width,label='category_B')bar_c = ax.bar(x+width*3/2, data_c,width,label='category_C')ax.set_xticks(x+.1)ax.set_xticklabels(labels,size=10)ax.legend() text_font = {'size':'14','weight':'bold','color':'black'}ax.text(.03,.93,"(a)",transform = ax.transAxes,fontdict=text_font,zorder=4)ax.text(.87,-.08,'\nVisualization by DataCharm',transform = ax.transAxes, ha='center', va='center',fontsize = 5,color='black',fontweight='bold',family='Roboto Mono')plt.savefig(r'E:\Data_resourses\DataCharm 公衆號\Python\學術圖表繪製\bar_class_prior.png',width=5,height=3, dpi=900,bbox_inches='tight')plt.show()
，接下來，咱們經過定製化繪製使其看起來舒服同時也符合SCI期刊配色要求。
03. SCI配色設計
#構造數據labels = ['L1', 'L2', 'L3', 'L4', 'L5']data_a = [20, 34, 30, 35, 27]data_b = [25, 32, 34, 20, 25]data_c = [12, 20, 24, 17, 16]
x = np.arange(len(labels))width = .25
plt.rcParams['font.family'] = "Times New Roman"#plotsfig,ax = plt.subplots(figsize=(5,3),dpi=200)bar_a = ax.bar(x-width/2, data_a,width,label='category_A',color='#130074',ec='black',lw=.5)bar_b = ax.bar(x+width/2, data_b, width,label='category_B',color='#CB181B',ec='black',lw=.5)bar_c = ax.bar(x+width*3/2, data_c,width,label='category_C',color='white',ec='black',lw=.5)
#定製化設計ax.tick_params(axis='x',direction='in',bottom=False)ax.tick_params(axis='y',direction='out',labelsize=8,length=3)ax.set_xticks(x+1)ax.set_xticklabels(labels,size=10)ax.set_ylim(bottom=0,top=40)ax.set_yticks(np.arange(0, 50, step=5))
for spine in ['top','right']: ax.spines[spine].set_color('none') ax.legend(fontsize=7,frameon=False)
text_font = {'size':'14','weight':'bold','color':'black'}ax.text(.03,.93,"(a)",transform = ax.transAxes,fontdict=text_font,zorder=4)ax.text(.87,-.08,'\nVisualization by DataCharm',transform = ax.transAxes, ha='center', va='center',fontsize = 5,color='black',fontweight='bold',family='Roboto Mono')plt.savefig(r'E:\Data_resourses\DataCharm 公衆號\Python\學術圖表繪製\bar_class.png',width=5,height=3, dpi=900,bbox_inches='tight')plt.show()
，確定會有小夥伴問了，我不知道SCI顏色具體怎麼設置啊？不是有ggsci包和 FastStone Capture軟件嗎？誰讓matplotlib在這方面尚未很好的顏色包呢
。接下來，咱們直接選擇Science色系的前三個顏色代碼直接填充咱們構造的數據，更改代碼也是隻單單的一行，以下：
bar_c = ax.bar(x+width*3/2, data_c,width,label='category_C',color='#008B45',ec='black',lw=.5)
此外，咱們還添加了網格線，感受還不錯，效果以下：微信
04. 總結
)主要仍是學術圖表的繪製，這裏使用了比較適合SCI論文的顏色搭配。
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本文分享自微信公衆號 - 大鄧和他的Python（DaDengAndHisPython）。
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