matplotlib_examples

# 出版级 Matplotlib 示例 ## 概述 本参考资料提供了使用 Matplotlib、Seaborn 和 Plotly 创建出版级科学图表的实用代码示例。所有示例均遵循 `publication_guidelines.md` 中的最佳实践，并使用 `color_palettes.md` 中的色盲友好配色方案。 ## 设置与配置 ### 出版级 Matplotlib 配置 python import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl import numpy as np # 设置出版质量参数 mpl.rcParams['figure.dpi'] = 300 mpl.rcParams['savefig.dpi'] = 300 mpl.rcParams['font.size'] = 8 mpl.rcParams['font.family'] = 'sans-serif' mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['Arial', 'Helvetica'] mpl.rcParams['axes.labelsize'] = 9 mpl.rcParams['axes.titlesize'] = 9 mpl.rcParams['xtick.labelsize'] = 7 mpl.rcParams['ytick.labelsize'] = 7 mpl.rcParams['legend.fontsize'] = 7 mpl.rcParams['axes.linewidth'] = 0.5 mpl.rcParams['xtick.major.width'] = 0.5 mpl.rcParams['ytick.major.width'] = 0.5 mpl.rcParams['lines.linewidth'] = 1.5 # 使用色盲友好颜色 (Okabe-Ito 配色) okabe_ito = ['#E69F00', '#56B4E9', '#009E73', '#F0E442', '#0072B2', '#D55E00', '#CC79A7', '#000000'] mpl.rcParams['axes.prop_cycle'] = mpl.cycler(color=okabe_ito) # 使用感知均匀的色彩映射 mpl.rcParams['image.cmap'] = 'viridis' ### 保存辅助函数 python def save_publication_figure(fig, filename, formats=['pdf', 'png'], dpi=300): """ 以多种格式保存图表以供出版。 参数: ----------- fig : matplotlib.figure.Figure 要保存的图表 filename : str 基础文件名 (不含扩展名) formats : list 要保存的文件格式列表 ['pdf', 'png', 'eps', 'svg'] dpi : int 位图格式的分辨率 """ for fmt in formats: output_file = f"{filename}.{fmt}" fig.savefig(output_file, dpi=dpi, bbox_inches='tight', facecolor='white', edgecolor='none', transparent=False, format=fmt) print(f"已保存: {output_file}") ## 示例 1: 带误差线的折线图 python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 生成示例数据 x = np.linspace(0, 10, 50) y1 = 2 * x + 1 + np.random.normal(0, 1, 50) y2 = 1.5 * x + 2 + np.random.normal(0, 1.2, 50) # 计算分箱数据的均值和标准误 bins = np.linspace(0, 10, 11) y1_mean = [y1[(x >= bins[i]) & (x < bins[i+1])].