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警告: バージョン 2.0.0 では、スタイル (
plt.style.use('science')
) を設定する前にimport scienceplots
を追加する必要があります。
科学数値用の Matplotlib スタイル
このリポジトリには、科学論文、プレゼンテーション、論文用に図をフォーマットするための Matplotlib スタイルが含まれています。
含まれているスタイルの完全なギャラリーはここで見つけることができます。
SciencePlots をインストールする最も簡単な方法は、 pip
使用することです。
# to install the latest release (from PyPI)
pip install SciencePlots
# to install the latest release (using Conda)
conda install -c conda-forge scienceplots
# to install the latest commit (from GitHub)
pip install git+https://github.com/garrettj403/SciencePlots
# to clone and install from a local copy
git clone https://github.com/garrettj403/SciencePlots.git
cd SciencePlots
pip install -e .
バージョンv1.1.0
以降では、Matplotlib がスタイルを利用できるように、スクリプトに加えてimport scienceplots
必要があります。
注:
詳細とトラブルシューティングについては、FAQ を参照してください。
"science"
がこのリポジトリの主要なスタイルです。これを使用したい場合は、Python スクリプトの先頭に次のコードを追加するだけです。
import matplotlib . pyplot as plt
import scienceplots
plt . style . use ( 'science' )
次の方法で複数のスタイルを組み合わせることもできます。
plt . style . use ([ 'science' , 'ieee' ])
この場合、 ieee
スタイルは、IEEE 論文のプロット (列幅、フォントサイズなど) を構成するために、 science
スタイルのパラメーターの一部をオーバーライドします。
いずれかのスタイルを一時的に使用するには、次のコマンドを使用できます。
with plt . style . context ( 'science' ):
plt . figure ()
plt . plot ( x , y )
plt . show ()
基本的なscience
スタイルを以下に示します。
他のスタイルとカスケードして外観を微調整できます。たとえば、 science
+ notebook
スタイル (Jupyter ノートブック向け):
利用可能なスタイルの完全なリストについては、プロジェクト Wiki を参照してください。
IEEE 論文のscience
+ ieee
スタイル:
ieee
スタイルは、IEEE 論文の 1 列内に収まるように図の幅も設定します。 Nature 記事のscience
+ nature
スタイル:
SciencePlots は現在以下をサポートしています。
例: 繁体字中国語 ( science
+ no-latex
+ cjk-tc-font
):
CJK フォントのインストールについては、FAQ を参照してください。
SciencePlots にはさまざまなカラー サイクルが付属しています。完全なリストについては、プロジェクト Wiki を参照してください。以下に 2 つの例を示します。
bright
色のサイクル (色覚異常に対応):
high-vis
カラーサイクル:
ぜひ SciencePlots リポジトリに貢献してください。たとえば、さまざまな雑誌に新しいスタイルを追加したり、新しいカラー サイクルを追加したりするとよいでしょう。新しいスタイルを開始したり、変更を加えたりする前に、GitHub Issue Tracker を通じて問題を作成してください。そうすることで、変更が必要かどうか、また最善のアプローチについて話し合うことができます。
SciencePlots についてサポートが必要な場合は、まず FAQ を確認し、GitHub の以前の問題を検索してください。答えが見つからない場合は、GitHub Issue Tracker を通じて新しい問題を作成してください。
プロット設定の詳細については、Matplotlib のドキュメントを参照してください。
FAQ はプロジェクト Wiki にあります。
次の論文ではSciencePlots
が使用されています。
JD ギャレット、C.-YE Tong、L. ゼン、T.-J.チェンとM.-J. Wang、「超広帯域瞬時帯域幅を備えた 345 GHz 側波帯分離受信機プロトタイプ」、 IEEE Trans.テラヘルツ科学。テクノロジー。 、vol. 13、いいえ。 3、237-245ページ、2023年3月。
J. ギャレット、B.-K. Tan、C. Chaumont、F. Boussaha、および G. Yassin、「量子限界に近いパフォーマンスを備えた 230 GHz Endfire SIS ミキサー」、 IEEE Microw.ワイレル。コンポ。レット。 、2022 年 7 月 (オープンアクセス)
J. Garrett、E. Tong、「テラヘルツ領域における極低温導波路損失の測定」、 IEEE Trans.テラヘルツ科学。テクノロジー。 、vol. 12、いいえ。 3、293-299ページ、2022年5月。
Y. Liu、X. Liu、および Y. Sun、「QGrain: 粒径分布の包括的な分析のためのオープンソースで使いやすいソフトウェア」、 Sedimentary Geology 、vol. 423、105980、2021 年 8 月。
M.ガサノフら。 、「作物シミュレーション モデルと気象履歴を使用して灌漑を最適化する新しい多目的アプローチ」 、Computational Science–ICCS 2021 、ポーランド、クラクフ、2021 年 6 月、75-88 ページ。 (オープンアクセス)
J. Garrett、E. Tong、「電磁導波路解析のための分散補償アルゴリズム」、 IEEE Signal Process。レット。 、vol. 28、1175-1179ページ、2021年6月。
G. ジェガナサンら。 、「改善された pn 接合および強化された NIR 性能を備えた電流アシスト SPAD」、センサー、2020 年 12 月。 (オープンアクセス)
H. Tian他、「生体高分子シミュレーションのためのivis次元削減フレームワーク」、 J.Chem.情報モデル。 、2020 年 8 月。(オープンアクセス)
P. ストルツら。 、「空間電荷制限放出のための新しい単純なアルゴリズム」、 Phys.プラズマ、vol. 27、いいえ。 9、pp. 093103、2020 年 9 月 (オープンアクセス)
J. ギャレットら、「分散型 SIS 周波数逓倍器をシミュレートするための非線形伝送路モデル」、 IEEE Trans.テラヘルツ科学。テクノロジー。 、vol. 10、いいえ。 3、246-255ページ、2020年5月(オープンアクセス)
J. ギャレットら、「マルチトーン スペクトル ドメイン解析を使用した 230 GHz SIS ミキサーの動作のシミュレーション」、 IEEE Trans.テラヘルツ科学。テクノロジー。 、vol. 9、いいえ。 9、540-548ページ、2019年11月(オープンアクセス)
J. ギャレットら、「コンパクトで製造が容易な E 面導波管ベンド」、 IEEE Microw。ワイヤレスコンポ。レット。 、vol. 29、いいえ。 8、529-531 ページ、2019 年 8 月 (オープンアクセス)
J. Garrett、「広 IF 帯域幅 SIS 受信機を使用した 230 GHz 焦点面アレイ」、DPhil 論文、オックスフォード大学、オックスフォード、英国、2018 年(オープンアクセス)
論文/論文でSciencePlots
使用している場合は、お気軽にリストに追加してください。
SciencePlots を使用する場合は引用する必要はありませんが、引用すると便利です。
@article{SciencePlots,
author = {John D. Garrett},
title = {{garrettj403/SciencePlots}},
month = sep,
year = 2021,
publisher = {Zenodo},
version = {1.0.9},
doi = {10.5281/zenodo.4106649},
url = {http://doi.org/10.5281/zenodo.4106649}
}