Wie erstelle ich mit Python mit python-fähige Zahlen und Tabellen?

Die Erstellung von Zahlen und Tabellen in Publikationsqualität ist entscheidend für eine effektive akademische Forschung und Datenpräsentation. Python bietet mit seinem reichen Ökosystem der Bibliotheken leistungsstarke Tools zur Erzeugung von qualitativ hochwertigen, visuell ansprechenden und anpassbaren Visuals für Ihre Forschungsarbeiten. In diesem Artikel wird untersucht, wie man Python nutzt, um diese Elemente zu erstellen und sich auf beliebte Bibliotheken wie Matplotlib, Seeborn, Plotly und Pandas zu konzentrieren. Wir werden auch wichtige Designprinzipien und Optimierungstechniken zur Veröffentlichung abdecken.

Inhaltsverzeichnis

• Überblick über Bibliotheken für Veröffentlichungsfunktionen visuelle Visuals
• Erzeugen von Veröffentlichungsbereitstellungen
• Matplotlib: Ein detailliertes Beispiel
• Verbesserung der Grafik mit Seeborn
• Interaktive Zahlen mit Plotly
• Erstellen von publikationsbereiten Tabellen
• Best Practices der Tabelle
• Abschluss
• Häufig gestellte Fragen

Überblick über Bibliotheken

1. Matplotlib: Eine grundlegende Python -Visualisierungsbibliothek, die eine körnige Kontrolle über jeden Aspekt einer Figur bietet, von Dimensionen und Layout bis hin zu Farbschemata und Schriftarten. Forscher können Diagramme anpassen, um bestimmte Veröffentlichungsanforderungen zu erfüllen und Konsistenz und Klarheit zu gewährleisten.

 <code>* **Key Features:** Precise control over plot elements; extensive 2D plotting support; highly flexible styling options; export to publication-quality formats (PDF, PNG, SVG).</code>

2. Seeborn: SeaBorn baut auf Matplotlib und bietet eine Schnittstelle auf höherer Ebene zur Erstellung statistisch informativer und visuell ansprechender Grafiken. Es vereinfacht die Schaffung komplexer Visualisierungen (Wärme, Geigenplots, Regressionsdiagramme), während automatisch ästhetische Elemente wie Farbpaletten und Achsenbezeichnungen verwaltet werden.

 <code>* **Key Features:** Predefined themes and color palettes ideal for publications; high-level functions for statistical plots; seamless Pandas integration.</code>

3. Plotly: Eine interaktive Visualisierungsbibliothek erzeugt dynamische, webbasierte Diagramme. Die Exportfunktionen von Plotly werden hauptsächlich für Dashboards und Webanwendungen verwendet und erzeugen hochwertige statische Visualisierungen, die für Veröffentlichungen geeignet sind. Es unterstützt eine Vielzahl von Diagrammtypen, einschließlich 3D -Diagramme und Karten.

 <code>* **Key Features:** Interactive visualizations (hover, zoom, click); publication-quality static exports (PNG, SVG, PDF); diverse chart types; easy customization.</code>

4. Pandas: Obwohl Pandas in erster Linie eine Datenmanipulationsbibliothek, bietet er eine robuste Erstellung und Darstellung von Funktionen der Tabelle. Die nahtlose Integration in Matplotlib und Seeborn vereinfacht die Umwandlung von Datenrahmen in Diagramme und gestymte Tabellen. Pandas ermöglicht den Exportieren von Tabellen in verschiedenen Formaten (HTML, Latex, Excel), die für akademische Papiere von Vorteil sind.

 <code>* **Key Features:** Built-in plotting functions for quick DataFrame visualizations; table formatting options (column widths, alignment, borders); diverse export options.</code>

Erzeugen von Veröffentlichungsbereitstellungen

Zu den wichtigsten Bibliotheken gehören Matplotlib für vielseitige statische und interaktive Diagramme, Seeborn für statistisch reiche Grafiken und Plotly für interaktive Visualisierungen mit statischen Exportoptionen.

Allgemeine Richtlinien:

• Auflösung: Halten Sie eine hohe Auflösung auf (mindestens 300 dpi für den Druck).
• Farbe: Druckerfreundliche und farbblindgestützte Paletten einsetzen.
• Lesbarkeit: Verwenden Sie große Schriftarten für Etiketten, Titel und Legenden, um auch in kleineren Größen die Lesbarkeit zu gewährleisten.
• Konsistenz: Behalten Sie alle Figuren über konsistente Stile (Schriftarten, Gitterlinien, Farbschemata) auf.
• Klare Beschriftungen: Verwenden Sie beschreibende Achsenbezeichnungen und Legenden für selbsterklärende Figuren.

Matplotlib -Beispiel: Eine Sinuswellendiagramm

 matplotlib.pyplot als pLT importieren
Numph als NP importieren

x = np.Linspace (0, 10, 100)
y = np.sin (x)

PLT.Figure (AbbSize = (6, 4), dpi = 300)
PLT.PLOT (x, y, label = "Sinuswelle", color = 'b', linewidth = 2)
PLT.XLABEL ("X-Achse-Label", fontSize = 14)
PLT.YLABEL ("Y-A-Achse-Label", fontsize = 14)
PLT.TITLE ("SINE WAVE BEIL", FONTSIZE = 16)
PLT.GRID (true, was = 'beide', linestyle = '-', linewidth = 0,5)
Plt.Legend (fontsize = 12)
Plt.Savefig ("SINE_WAVE_FIGURE.PNG", DPI = 300, BBOX_INCHES = "Tight")
Plt.Show () 

SEABORN BEISPIEL: Eine Heatmap

 Importieren Sie Seeborn als SNS
Numph als NP importieren
matplotlib.pyplot als pLT importieren

Data = np.random.rand (10, 10)

PLT.Figure (AbbSize = (8, 6))
sns.heatmap (Daten, Annot = true, cmap = "Coolwarm", fmt = ". 2f", linewidths = 0,5)
PLT.TITLE ("Korrelationshitzemap", fontsize = 16)
PLT.XLABEL ("X-Achse-Label", fontSize = 14)
PLT.YLABEL ("Y-A-Achse-Label", fontsize = 14)
PLT.SAVEFIG ("heatmap.png", dpi = 300, bbox_inches = "eng")
Plt.Show () 

Plotly -Beispiel: Interactive Streudiagramm (erfordert kaleido Installation : !pip install --upgrade kaleido )

 plotly.express als px importieren
Pandas als PD importieren
Numph als NP importieren

df = pd.dataframe ({{
    "X": np.random.randn (100),
    "Y": np.random.randn (100),
    "Kategorie": np.random.choice (['a', 'b', 'c'], size = 100)
})

Abb.
Abb.Write_image ("Scatter_Plot.png", width = 800, Höhe = 600, Skala = 2) 

Erstellen von publikationsbereiten Tabellen mit Pandas

Pandas vereinfacht die Erstellung und Formatierung der Tabelle. Die ordnungsgemäße Formatierung umfasst klare Header, konsistente Zahlenformatierung, ausgerichtete Daten (Zahlen nach Dezimal, Text nach links ausgerichtet) und die Verwendung von Fußnoten für Erklärungen.

Beispiel: (für die Kürze vereinfacht; ein vollständigeres Beispiel mit Bildeinschluss wäre wesentlich länger)

 Pandas als PD importieren
Data = {'Land': ['USA', 'Kanada', 'Mexiko'], 'Bevölkerung': [330, 38, 120]}
df = pd.dataframe (Daten)
print (df.to_string (index = false)) #Simple Tabelle Ausgabe

Abschluss

Python bietet eine umfassende Reihe von Tools zur Generierung von Zahlen und Tabellen mit Publikationen. Durch die Auswahl geeigneter Bibliotheken (Matplotlib/Seeborn für statische, plotte für interaktiv), die Priorität von Klarheit und Konsistenz und den Exportieren bei hoher Auflösung können die Forscher die visuellen Auswirkungen und Professionalität ihrer Forschungsergebnisse erheblich verbessern.

Häufig gestellte Fragen

• F1: Was ist eine Veröffentlichungsfunktion/Tabelle? A: Die publikationsfertigen Bilder sind klar, ästhetisch ansprechend und halten sich an Journal-Richtlinien (Lösung, Schriftgrößen, Kennzeichnung usw.).

• F2: Wie hilft Python bei der Schaffung von Zahlen für Veröffentlichungen? A: Python -Bibliotheken (Matplotlib, Seeborn, Plotly) bieten eine präzise Kontrolle über das Figur -Design, um eine hohe Qualität und Einhaltung der Veröffentlichungsstandards zu gewährleisten.

• F3: Kann Python hochauflösende Zahlen erzeugen? A: Ja, indem Sie DPI beim Speichern von Bildern (z. B. plt.savefig("figure.png", dpi=300) ) angeben.

• F4: Was sind wichtige Merkmale einer Veröffentlichungsbereitschaft? A: Klarheit, hohe Auflösung, geeignete Farbschemata, klare Kennzeichnung, konsistentes Styling und Einhaltung von Richtlinien für Journal.

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