AI+Python—如何绘制符合学术规范的面积图？

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面积图是折线图的一种拓展形式。

面积图通过在折线与水平轴之间填充颜色，从而更好地突出数据趋势变化信息。

想要快速绘制符合论文发表规范的面积图，可以直接使用我的AI画图知识库。

首先，在AI知识库中输入指令：

AI在知识库中搜索相关资料，并给出相应Python代码：

完整代码复制到Python：

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport matplotlib.font_manager as fm


    
import pandas as pd# 设置字体：复制《005基础面积图》配置，使用Windows Arial字体font_path = 'C:/Windows/Fonts/Arial.ttf'prop = fm.FontProperties(fname=font_path, size=10)# 读取Excel文件（数据位置：当前工作目录下的data.xlsx）df = pd.read_excel('data.xlsx')  # 读取Excel文件# 准备数据：第一列为自变量x，第2-5列为因变量y1-y4（y_data）x_data = df.iloc[:, 0]  # 第一列作为xy_columns = df.columns[1:5]  # 第2-5列的表头名称，用于图例标签sample_data = df.iloc[:, 1:5].values  # 数据值矩阵# 设置图例文字与表头一致（不使用硬编码）sample_names = y_columns.tolist()  # 转换为列表，确保匹配图例# 配色：使用《005基础面积图》的标准配色（类似《顶刊配色解析.pdf》学术风格）colors = ["#428AC9", "#129392", "#FFCC4F", "#F37E78"]  # 蓝、青、黄、粉# 创建图表：设置尺寸为12cm×10cm（厘米转英寸计算）fig, ax = plt.subplots(figsize=(12 / 2.54, 10 / 2.54))  # 从模板复制尺寸配置# 绘制面积图：循环绘制4个系列for i in range(4):    data_col = sample_data[:, i]  # 获取第i列数据    name = sample_names[i]  # 图例标签使用表头    ax.fill_between(x_data, 0, data_col, alpha=0.9, color=colors[i],                    lw=0, label=name, zorder=i)# 设置坐标轴标签：模板风格，文本设为占位符（可手动修改）ax.set_xlabel('X Label', fontproperties=prop)ax.set_ylabel('Y Label', fontproperties=prop)# 设置图例：使用表头文字，无边框（直接调用模板配置）ax.legend(prop=prop, frameon=False)  # 位置默认'best'# 边框处理：关闭上和右边框，设置左下边框线宽0.5（模板配置）ax.spines['top'].set_visible(False)ax.spines['right'].set_visible(False)ax.spines['left'].set_linewidth(0.5)ax.spines['bottom'].set_linewidth(0.5)# 刻度设置：方向外、长度2、宽度0.5，字体匹配（模板配置）ax.tick_params(direction='out', length=2, width=0.5)plt.xticks(fontproperties=prop)plt.yticks(fontproperties=prop)# 关键约束：关闭网格线（显式确认）ax.grid(False)  # 确保网格线关闭# 紧凑布局（模板配置）plt.tight_layout()# 输出：保存为PDF文件（文件名：academic_area_plot.pdf，300dpi）plt.savefig('academic_area_plot.pdf', dpi=300, format='pdf')# 显示图表（可选，根据实际需要保留）plt.show()

运行后得到：

基本一步到位。

如果想要进一步修改细节，可以继续与AI知识库对话，让AI帮你改图。

以上。

Python画图AI知识库课程

《Python画图AI知识库课程》是由我开发的一套AI知识库赋能Python学术图表绘制课程，只需与AI知识库进行简单的对话即可生成画图代码，复制到Python中得到符合学术规范的论文插图。

AI知识库常见问题解答：Matlab/Python/R科研绘图知识库Q&A

有需求的朋友可以加我了解详情。

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