python对写论⽂有什么帮助_Python竟然可以在论⽂显得神逼
格！
(以下图⽚均引⽤⾃ Thumbnail gallery )
像这种普通的函数图象：
plt.fill(x, y1, 'b', x, y2, 'r', alpha=0.3)
以及这种 Scatter 图(中⽂不知道该怎么说…)：
plt.scatter(x, y, s=area, alpha=0.5)
精致的曲线，半透明的配⾊。都显出你那⾼贵冷艳的X格，最重要的是只需⼀⾏代码就能搞定。从此以后再也不⽤忍受 Matlab以及GNUPlot 中那蛋疼的配⾊了。
想画 3D 数据？没有问题 (不过⽤ mayavi 可能更⽅便⼀些)：
ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=8, cstride=8, alpha=0.3)ct = ax.contourf(X, Y, Z, zdir='z', offt=-100,
lwarm)ct = ax.contourf(X, Y, Z, zdir='x', offt=-40, lwarm)ct = ax.contourf(X, Y, Z, zdir='y', offt=40, lwarm)
四⾏代码你就能拥有(后三⾏是画坐标平⾯上的等⾼线，严格的额说还是⼀⾏)。
除此以外，不过你是⽮量场，⽹络还是什么奇葩的需求都能够搞定：
plt.streamplot(X, Y, U, V, color=U, linewidth=2, lorbar()
ax = plt.subplot(111, polar=True)bars = ax.bar(theta, radii, width=width, bottom=0.0)
这还没完，Matplotlib 还⽀持Latex公式的插⼊，当别⼈画的图还是这个样⼦的时候(以下图⽚引⽤⾃Matplotlib Tutorial(译))
你能够把它变成这个样⼦：
如果再搭配上 IPython 作为运⾏终端(这张图是⾃⼰的~)
简直就是神器啊，有⽊有！
⼼动不如⾏动，还等什么？
(奉上教程⼀篇 Matplotlib Tutorial(译))
⾸先，python 有⼀个专门的配⾊包jiffyclub/brewer2mpl 路 GitHub，提供了从美术⾓度来讲的精美配⾊(戳这⾥感受ColorBrewer: Color Advice for Maps)。
此外还有⼀些致⼒于美化绘图的库，⽤起来也都⾮常⽅便，⽐如olgabot/prettyplotlib 路 GitHub。
废话不多说，上图就是王道。
(⼀下图⽚来源⽹络)
有⼈可能会说需要复杂的设置，其实也不⽤。⽐如上边这幅图，只需要多加⼀个参数就好：
_map('RdBu', 'diverging', 8, rever=True).mpl_colormap，代码⼀⾏，后边的⼏乎都是⼀⾏，没做其他设置，默认就这样。我就不贴其他的代码了：g = sns.jointplot(x1, x2, kind='kde', size=7, space=0)
