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「一篇论文投多个期刊，每个期刊对图表格式要求不一，同一组数据要用多种工具分别绘图。」
不光是你，哈佛大学天文研究所的博士后，也不堪忍受论文重复绘图之苦。
他的解决办法是：亲自开发一个Matplotlib的补充包，增添scatter、notebook等其他软件常用的绘图工具，还支持一键调用符合IEEE等不同期刊要求的图表格式。
现在，这个论文神器已经在Github开源，@爱可可老师 也在微博推荐，收获大量转发好评。
安装工具包
推荐使用Python3环境，并且要预装Matplotlib原始包。
安装这款补充包可以通过pip用一行代码完成：
pip install git+https://github.com/garrettj403/SciencePlots.git你也可以选择手动安装工具包，把Github上的项目克隆到本地以后，直接将*.mplstyle的所有文件放到Matplotlib的风格（style）路径下。如果不清楚具体路径，使用以下代码：
import matplotlib
print(matplotlib.get_configdir())
编译器会返回Matplotlib的路径，你可能还需要手动建立一个stylelib文件夹。
使用教程
调用补充包的各种风格和格式十分简单，都可以通过一行代码直接实现。
「science」是这个补充包最基本的一种风格，基本满足一般科研论文的绘图要求，代码如下：
import matplotlib.pyplot as plt
plt.style.use('science')
也可以在同一张图中使用多个不同的风格：
plt.style.use(['science','ieee'])
对于一些期刊，比如IEEE，图表的格式要求中提出要在基本格式上强调某些特定的参数（字体大小，图片宽度等），单独调用这些特殊格式要求使用如下代码：
with plt.style.context(['science', 'ieee']):
plt.figure()
plt.plot(x, y)
plt.show()调用指令就这么简单。
使用实例
基本风格「science」：
「science」+「grid」（网格）风格：
「ieee」风格：IEEE期刊对图表的尺寸、文字大小都有要求，同时还要求在黑白印刷时也能清晰呈现，下图是符合要求的「science」+「ieee」风格：
「science」+「scatter」（离散）风格：
Jupyter环境下的「notebook」风格：
补充包中的风格也可以和Matplotlib中的已有风格一起调用，例如「dark_background」+「science」+「 high-vis」:
此外，扩展包还提供多种绘图色彩搭配方案。
high-vis：
bright：
vibrant：
muted：
retro：
补充包默认使用Latex字体渲染，如果电脑中没有Latex，可以改用无Latex渲染模式：
plt.style.use(['science','no-latex'])这个项目还在持续更新中，作者会不断添加不同的期刊格式，如果需要检查更新最新版本，通过这行代码实现：
pip install SciencePlots作为科研党的你看到这款论文神器有没有心动呢？
如果它真的对你写论文有帮助，那么赶紧用起来吧。
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原文发布时间：2020-06-28
本文作者：贾浩楠
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