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🥰 SciencePlots

SciencePlots是一个基于Matplotlib的Python科学绘图库，它旨在为科学家和工程师提供高质量的绘图工具。它提供了一些常用的绘图类型，如线图、散点图、直方图、热力图、等高线图等，并支持自定义颜色、线型、标签和图例等。此外，它还提供了一些可用于美化绘图的实用程序，如调整字体、线宽和标签大小等。

安装：pip install SciencePlots

开源地址：https://github.com/garrettj403/SciencePlots

壹丨简单使用

注意

在2.0.0版本后，需要添加import scienceplots才能使用plt.style.use('science')

Ubuntu下SciencePlots样式设置

将样式文件复制到：/home/\(user_name\)/anaconda3/envs/MasterMaoPy311/lib/python3.11/site-packages/scienceplots/styles/misc/

参考SciencePlots样式(中文宋体+英文TimesNewRoman)

合并方法：毕业论文 Matplotlib 绘图中英文设置（二）

样式代码： 

# Matplotlib style for scientific plotting
# This is the base style for "SciencePlots"
# see: https://github.com/garrettj403/SciencePlots

# Set default figure size
figure.figsize : 3.5, 2.625
figure.dpi : 600

# Set x axis
xtick.direction : in
xtick.major.size : 3
xtick.major.width : 0.5
xtick.minor.size : 1.5
xtick.minor.width : 0.5
xtick.minor.visible : True
xtick.top : True
xtick.labelsize : medium

# Set y axis
ytick.direction : in
ytick.major.size : 3
ytick.major.width : 0.5
ytick.minor.size : 1.5
ytick.minor.width : 0.5
ytick.minor.visible : True
ytick.right : True
ytick.labelsize : medium

axes.unicode_minus : False

# Set line widths
axes.linewidth : 0.5
grid.linewidth : 0.5
lines.linewidth : 1.
lines.markersize : 4.0

# Set line style as well for black and white graphs
axes.prop_cycle : (cycler('color', ['k', 'r', 'b', 'g']) + cycler('ls', ['-', '--', ':', '-.']))

# save config
savefig.bbox : tight
savefig.format : webp
savefig.dpi : 600
savefig.pad_inches : 0.05

# Grid lines
axes.grid : True
axes.axisbelow : True
grid.linestyle : --
grid.color : k
grid.alpha : 0.2

# Legend
legend.frameon : True
legend.framealpha : 1.0
legend.fancybox : True
legend.numpoints : 1
axes.labelsize : 7
legend.fontsize : 7

# Use serif fonts
font.size : 7
font.serif : Times New Roman + SimSun
font.family : serif

# Use LaTeX for math formatting
text.usetex : False
​## 贰丨实例

下面是一个简单的例子：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import scienceplots

plt.style.use('mastermao-simtimes')


def model(x, p):
    return x ** (2 * p + 1) / (1 + x ** (2 * p))


if __name__ == '__main__':
    x = np.linspace(0.75, 1.25, 201)

    fig, ax = plt.subplots(figsize=(7.05, 3), constrained_layout=True)
    for p in [5, 7, 10, 15, 20, 30, 38, 50, 100]:
        ax.plot(x, model(x, p), label=p)
    ax.legend(title='Order', fontsize=7)
    ax.set(xlabel=r'电压 (mV)')
    ax.set(ylabel=r'电流 ($\mu$A)')
    ax.autoscale(tight=True)
    fig.savefig('./fig.webp')

fig