用Matplotlib画符合论文要求的图片
上半年写的一篇论文早在两个月前就已经收到录用通知，可前天上午忽然收到编辑的邮件说文中的波形图坐标、标签、刻度过小，不符合要求，要我重画。当时想死的心都有了，那么多图，从新调参数仿真太耗时间了，最后只得PS、画图工具齐上阵，花了整整一个下午加晚上才把八幅大图，共48幅小图。这些耗时费力的重复工做本该在一开始就能杜绝，只因经验不足。今天花了一上午时间把matplotlib库中关于axes的用法仔细看了一遍，收获颇丰。我只能说当初仍是太年轻了！python
Axes是matplotlib中最经常使用到的API，像Subplot这样的类都是Axes的子类。工具
ax = plt.subplot(111) # 获取x轴刻度线 ticklines = ax.xaxis.get_ticklines() # 获取x轴刻度标签 ticklabels = ax.xaxis.get_ticklabels()
tickline有多种方法，以下所示：
| set_markersize | 设置刻度线大小 |
| set_markeredgewidth | 设置刻度线宽度 |
ticklabel常见方法以下所示：字体
| set_rotation | 设置旋转角度 |
| set_fontsize | 设置字体大小 |
| set_visible | 设置可见性 |
图片的边框经过 ax.spines 获取，获得一个dict，包含'bottom', 'top', 'left', 'right'，可经过 set_linewidth 方法设置边框线宽。spa
总结：code
在两栏排列的期刊论文中，若是图片中subplot有两列，则字体设置为24，刻度线大小设置为8，刻度线宽度设置为3，图片边框线宽设置为3，这种设置方式能使得插入word中的图片能清晰可见。对好比下所示。上图采用的是matplotlib默认的设置，在100%视图下刻度、标签都过小，下图是采用上述设置获得的波形图，能够看到，刻度、标签都依然很清晰，能符合论文要求。之前看到评论说matplotlib能绘制出版级的图片，当时还不觉得然，如今经历一番波折后算是领略到它的强大威力了。强大的工具只有在善于使用的人手里才能展示它的强大之处！blog
