知乎上有人问:Origin、MATLAB、Python 用于科研作图,哪个最好?
我建议直接用Python吧,科研作图需要解决的不光是可视化的问题,还有数据采集、数据处理、数据存储、建模分析的乱七八糟的各种事,最后才是用干净的数据进行可视化绘图,要对付这些任务,Python几乎是综合性最好的工具。
Python有非常专业的科研绘图库,比如基础绘图库matplotlib,统计绘图库seaborn,交互式绘图库plotly,地理空间绘图库cartopy等,这些绘图库可以制作出版级别的图表,尤其是matplotlib,几乎所有支持所有图表类型,很多CNS上的论文是matplotlib绘制的。
matplotlib是Python中最底层的绘图库,它支持二维、三维、交互式等各种图表,而且通过元素化的模式能设计图表的任何细节,定制化程度非常高,很多可视化库都是基于matplotlib做二次开发的,或者是matplotlib的拓展,比如seaborn、pandas、mplfinance、DNA Features Viewer等,它们能应用于数据科学、金融量化、生物医学等各领域科研绘图。
你可以用matplotlib绘制单个二维图表,比如柱状图、折线图、点状图等。
也可以绘制多子图的画框,很是方便。
之前我发现github上还有个专门为期刊科研图表提供预设风格的matplotlib样式库,名字叫SciencePlots,它基于matplotlib开发了科研绘图样式,比如science风格、nature风格、ieee风格等,很多科研论文都采用了它提供的样式。
可以通过pip安装SciencePlots,在Python中直接调用。
pip install SciencePlots
通过plt.style调用。
import matplotlib.pyplot as plt import scienceplots plt.style.use( 'science' )
如果想直接使用matplotlib绘制论文图表,有了SciencePlots就不需要自己再调配风格,一步到位,非常实用。
另外,matplotlib有一个示例集,里面有各式各样的专业图表,有的只需要换换数据就能为自己所用。
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