Python科研绘图实践【10】——多变量直方图附代码

深耕学术数据可视化聚焦 Python 科研绘图实战 搞定 SCI 顶刊标准图表、矢量图、高阶配色️ 极简代码 完整源码告别丑陋配图高效提升论文颜值❤️ 关注我让Python帮你画出审稿人眼前一亮的图表为你的中稿率加码————————————————NEWPython科研绘图栏目来啦 ~ ✨————————————————一、主题专注Python科研绘图以Matplotlib、Seaborn、SciencePlots等库为核心打造符合SCI、EI及中文核心期刊审稿标准的高质量论文图表。二、目的帮助各位小伙伴有效提升学术论文的图表质量解决因图片粗糙、样式随意导致的拒稿或大修问题用专业、清晰的可视化表达增强审稿人好感切实增加投稿中稿率。三、内容基础优化折线图、柱状图、散点图、箱线图等常用图形的期刊级美化字体、刻度、图例、配色。提效技巧LaTeX字体嵌入、矢量图导出PDF/SVG、多子图对齐、分辨率设置等出版规范避坑指南图例遮挡、颜色刺眼、缩放失真等常见拒稿问题的一键修复方案。实战案例每篇附可运行代码模拟数据对比修改前后效果供各位小伙伴参考。【本期案例】多变量直方图附代码# Import Data df pd.read_csv(./python/matplotlib-data/mpg_ggplot2.csv) # Prepare data x_var manufacturer groupby_var class df_agg df.loc[:, [x_var, groupby_var]].groupby(groupby_var) vals [df[x_var].values.tolist() for i, df in df_agg] # Draw plt.figure(figsize(16,9), dpi 80) colors [plt.cm.Spectral(i/float(len(vals)-1)) for i in range(len(vals))] n, bins, patches plt.hist(vals, df[x_var].unique().__len__(), stackedTrue, densityFalse, colorcolors[:len(vals)]) # Decoration plt.legend({group:col for group, col in zip(np.unique(df[groupby_var]).tolist(), colors[:len(vals)])}) plt.title(fStacked Histogram of ${x_var}$ colored by ${groupby_var}$, fontsize22) plt.xlabel(x_var) plt.ylabel(Frequency) plt.ylim(0, 40) plt.xticks(ticksbins, labelsnp.unique(df[x_var]).tolist(), rotation90, horizontalalignmentleft) plt.show()❤️❤️❤️点赞关注我QQ/CSDN让Python帮你画出审稿人眼前一亮的图表为你的中稿率加码