matplotlib绘制符合论文要求的图片实例(必看篇)

关于"matplotlib绘制符合论文要求的图片实例(必看篇)"，我详细讲解以下攻略：

1. 需求和重点

初学matplotlib绘图时，我们往往只是为了画出一些好看的图来看看，但是在学术论文中，绘图的需求高了许多。我们不仅需要图像精度高，更需要符合论文排版格式要求。

因此，本文着重点在于如何用matplotlib绘制符合论文要求的图片，例如设置图像大小、图例位置、刻度、坐标轴等。

2. 绘制带标签的多个子图实例

以下是一个绘制带标签的多个子图的实例：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

data = np.random.randn(4, 50)
fig, axs = plt.subplots(nrows=2, ncols=2, figsize=(8, 8))
axs = axs.flatten()

for i, ax in enumerate(axs):
    ax.hist(data[i], bins=50)
    ax.set_title('Histogram {}'.format(i+1))
    ax.set_xlabel('X label')
    ax.set_ylabel('Y label')

plt.tight_layout()
plt.show()

上述代码中，我们首先导入了matplotlib.pyplot库和numpy库。接着，我们用numpy库随机生成了4行50列的数据，然后用subplots()函数创建了一个2x2的子图。由于figsize参数的缘故，图形的大小被设置为了8x8英寸。

在for循环中，我们绘制了每一个子图的直方图，并用set_title()函数设置了每个子图的标题、set_xlabel()函数设置了每个子图横坐标的标签，set_ylabel()函数设置了每个子图纵坐标的标签。最后用tight_layout()函数来自动调整子图的间距和位置，使它们尽可能地美观、不重叠。

3. 绘制符合要求的散点图实例

以下是一个绘制符合要求的散点图的实例：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0, 10, 30)
y = np.sin(x)
colors = np.random.randint(0, 50, len(x))

fig, axs = plt.subplots(figsize=(8, 6))
axs.scatter(x, y, c=colors, cmap='viridis', s=100)

axs.set_title("Scatter plot")
axs.set_xlabel("X axis label")
axs.set_ylabel("Y axis label")

plt.show()

在上述代码中，我们同样先是导入了需要的库。然后，我们用linspace()函数从0到10生成30个数作为x轴坐标，用sin()函数计算对应y值。使用random.randint()函数生成了一些随机颜色值。

由于数据点数量较少，我们只绘制了单个子图，其大小为8x6英寸。 在scatter()函数中，我们传入x和y值作为散点坐标，c映射到彩虹渐变色条上，s则设置为100以使散点大一些，易观察。

我们同样设置了散点图的标题、x轴和y轴标签，以及用show()函数显示图形。

以上就是我的对“matplotlib绘制符合论文要求的图片实例(必看篇)”的完整攻略，希望对您有所帮助。