利用python的matplotlib包绘制科研论文中的插图(可以保存为矢量图)

时间：2020-05-17 20:35:18 阅读：575 评论：0 收藏：0 [点我收藏+]

1.利用matplotlib包绘图，保存svg，再转成emf矢量图贴在文章里

用Python作图保存的图矢量格式为svg、eps、pdf的，不能直接插入word。

而Word本身只能接受wmf，emf格式的矢量图。

所以svg的要借助其他软件转换。如用visio，illustrator等。这里推荐一个在线转换工具。https://cloudconvert.com/svg-to-emf

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常用的图片格式解释：

fig：matlab 默认的图片保存格式，在其他软件上一般不可用，可视为矢量图。
eps：矢量图，适用于 LaTex。

SVG 指可伸缩矢量图形 (Scalable Vector Graphics)
emf：矢量图，适合 Word。
jpg：位图，很古老的图片格式，同时也几乎是最常用的图片格式。
bmp：位图，未压缩。
pdf：直接输出为 pdf，亲测和在 Word 中插入矢量图再输出为 pdf 效果相同。
png：位图，无损压缩。

使用案例：

# coding=utf-8

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

plt.rcParams[‘font.sans-serif‘] = [‘Arial‘]  # 如果要显示中文字体,则在此处设为：SimHei
plt.rcParams[‘axes.unicode_minus‘] = False  # 显示负号

x = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
VGG_supervised = np.array([2.9749694, 3.9357018, 4.7440844, 6.482254, 8.720203, 13.687582])
VGG_unsupervised = np.array([2.1044724, 2.9757383, 3.7754183, 5.686206, 8.367847, 14.144531])
ourNetwork = np.array([2.0205495, 2.6509762, 3.1876223, 4.380781, 6.004548, 9.9298])

# label在图示(legend)中显示。若为数学公式,则最好在字符串前后添加"$"符号
# color：b:blue、g:green、r:red、c:cyan、m:magenta、y:yellow、k:black、w:white、、、
# 线型：-  --   -.  :    ,
# marker：.  ,   o   v    <    *    +    1
plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.grid(linestyle="--")  # 设置背景网格线为虚线
ax = plt.gca()
ax.spines[‘top‘].set_visible(False)  # 去掉上边框
ax.spines[‘right‘].set_visible(False)  # 去掉右边框


plt.plot(x, VGG_supervised, marker=‘o‘, color="blue", label="VGG-style Supervised Network", linewidth=1.5)
plt.plot(x, VGG_unsupervised, marker=‘o‘, color="green", label="VGG-style Unsupervised Network", linewidth=1.5)
plt.plot(x, ourNetwork, marker=‘o‘, color="red", label="ShuffleNet-style Network", linewidth=1.5)

group_labels = [‘Top 0-5%‘, ‘Top 5-10%‘, ‘Top 10-20%‘, ‘Top 20-50%‘, ‘Top 50-70%‘, ‘ Top 70-100%‘]  # x轴刻度的标识
plt.xticks(x, group_labels, fontsize=12, fontweight=‘bold‘)  # 默认字体大小为10
plt.yticks(fontsize=12, fontweight=‘bold‘)
# plt.title("example", fontsize=12, fontweight=‘bold‘)  # 默认字体大小为12
plt.xlabel("Performance Percentile", fontsize=13, fontweight=‘bold‘)
plt.ylabel("4pt-Homography RMSE", fontsize=13, fontweight=‘bold‘)
plt.xlim(0.9, 6.1)  # 设置x轴的范围
plt.ylim(1.5, 16)

# plt.legend()          #显示各曲线的图例
plt.legend(loc=0, numpoints=1)
leg = plt.gca().get_legend()
ltext = leg.get_texts()
plt.setp(ltext, fontsize=12, fontweight=‘bold‘)  # 设置图例字体的大小和粗细

plt.savefig(‘./filename.svg‘, format=‘svg‘)  # 建议保存为svg格式,再用在线转换工具转为矢量图emf后插入word中
plt.show()