使 python 的 matplotlib 图形看起来像使用 OriginPro 创建的图形

Question

我可能创建了一个副本，但在任何线程中都找不到我正在寻找的确切内容。我使用 OriginPro 8.5G 创建了图形，但无法使用 matplotlib 重新创建它们。我对使用 mpl 设置图形样式很陌生，但我会附上我已经尝试过的内容并展示一些图片。

使用 OriginPro 8.5G 创建的绘图

使用 matplotlib.pyplot 创建的绘图

使用的代码如下：

import matplotlib as mpl
from matplotlib import rcParams, cycler
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.pyplot import plot, show

rcParams['font.family'] = 'sans-serif'
rcParams['font.sans-serif'] = ['Arial', 'Helvetica', 'Verdana', 'DejaVu Sans']
rcParams['font.size'] = 15
rcParams['axes.linewidth'] = 1.1
rcParams['axes.labelpad'] = 5.0
plot_color_cycle = cycler('color', ['000000', '0000FE', 'FE0000', '008001', 'FD8000', '8c564b', 'e377c2', '7f7f7f', 'bcbd22', '17becf'])
rcParams['axes.prop_cycle'] = plot_color_cycle
rcParams['axes.xmargin'] = 0
rcParams['axes.ymargin'] = 0

for ion in range(1, output_array_size_x):
    plt.scatter(output_array[:,0], output_array[:,ion], marker='D')
plt.ylabel('Normalized signal intensity')
plt.xlabel('Excitation voltage [eV]')
plt.show()

output_array_size_x 在我的输入文件中是可变的，但在本例中是3。

我想具体做什么：

• 我希望标记是未填充且透明的，如 Origin 图形的示例中所示

• 边距/内边距理想情况下应与原始图形中的相同

• y 轴和 x 轴应恰好从 0.0 开始，而不是略高于

output_array 如下所示：

0.000000000000000000e+00 9.613190459262268561e-01 3.513449460836592236e-02 3.546459465407208068e-03
1.500000000000000000e+00 9.344751080827480294e-01 6.157866582480509693e-02 3.946226092446923107e-03
3.000000000000000000e+00 8.794867691496672801e-01 1.158346590855604402e-01 4.678571764772331693e-03
4.500000000000000000e+00 7.778204354741402593e-01 2.161575165907969054e-01 6.022047935062798014e-03
6.000000000000000000e+00 6.237757882444531221e-01 3.677228493577267554e-01 8.501362397820164118e-03
7.500000000000000000e+00 4.352079352079352148e-01 5.524160524160524055e-01 1.237601237601237622e-02
9.000000000000000000e+00 3.037328226321271418e-01 6.814501226354869878e-01 1.481705473238584779e-02
1.050000000000000000e+01 1.979494349295118361e-01 7.804380752650588171e-01 2.161248980542933643e-02
1.200000000000000000e+01 1.991559485530546569e-01 7.682877813504823683e-01 3.255627009646302333e-02
1.300000000000000000e+01 2.117732033224991040e-01 7.502347417840375954e-01 3.799205489346334230e-02
1.200000000000000000e+01 1.737333926641662918e-01 7.915580700527620195e-01 3.470853728307164016e-02
1.050000000000000000e+01 2.083233790434325661e-01 7.730899708538391257e-01 1.858665010272827350e-02
9.000000000000000000e+00 2.918319459187664333e-01 6.940052516900385715e-01 1.416280239119503855e-02
7.500000000000000000e+00 4.381243063263041138e-01 5.503408910734104431e-01 1.153480260028539803e-02
6.000000000000000000e+00 6.196725291324989282e-01 3.727206517047906842e-01 7.606819162710401483e-03
4.500000000000000000e+00 7.784601309988418150e-01 2.166833740474359837e-01 4.856494953722177016e-03
3.000000000000000000e+00 8.823418723003891850e-01 1.136723260488388954e-01 3.985801650771928287e-03
1.500000000000000000e+00 9.367085677246105302e-01 6.041314597464329805e-02 2.878286300746193873e-03
0.000000000000000000e+00 9.603569624515911896e-01 3.714430038727058181e-02 2.498737161138238610e-03

如果需要任何进一步的信息，请告诉我！ 非常感谢您的帮助。

Answer 1

我认为下面的图大致相当于 Origin 的图。 不幸的是，并非所有内容都可以通过 rcParams 确定，例如限制和次要刻度位置。另外我把scatter改成了plot，这样更容易得到空心标记。

from matplotlib import rcParams, cycler
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.ticker import AutoMinorLocator


rcParams['font.family'] = 'sans-serif'
rcParams['font.sans-serif'] = ['Arial']
rcParams['font.size'] = 16
rcParams['axes.linewidth'] = 1.1
rcParams['axes.labelpad'] = 10.0
plot_color_cycle = cycler('color', ['000000', '0000FE', 'FE0000', '008001', 'FD8000', '8c564b', 
                                    'e377c2', '7f7f7f', 'bcbd22', '17becf'])
rcParams['axes.prop_cycle'] = plot_color_cycle
rcParams['axes.xmargin'] = 0
rcParams['axes.ymargin'] = 0
rcParams.update({"figure.figsize" : (6.4,4.8),
                 "figure.subplot.left" : 0.177, "figure.subplot.right" : 0.946,
                 "figure.subplot.bottom" : 0.156, "figure.subplot.top" : 0.965,
                 "axes.autolimit_mode" : "round_numbers",
                 "xtick.major.size"     : 7,
                 "xtick.minor.size"     : 3.5,
                 "xtick.major.width"    : 1.1,
                 "xtick.minor.width"    : 1.1,
                 "xtick.major.pad"      : 5,
                 "xtick.minor.visible" : True,
                 "ytick.major.size"     : 7,
                 "ytick.minor.size"     : 3.5,
                 "ytick.major.width"    : 1.1,
                 "ytick.minor.width"    : 1.1,
                 "ytick.major.pad"      : 5,
                 "ytick.minor.visible" : True,
                 "lines.markersize" : 10,
                 "lines.markerfacecolor" : "none",
                 "lines.markeredgewidth"  : 0.8})



for ion in range(1, output_array_size_x):
    plt.plot(output_array[:,0], output_array[:,ion], marker='D', ls="none")
plt.xlim(0, 13)
plt.ylim(0, None)
plt.ylabel('Normalized signal intensity')
plt.xlabel('Excitation voltage [eV]')
plt.gca().xaxis.set_minor_locator(AutoMinorLocator(n=2))
plt.gca().yaxis.set_minor_locator(AutoMinorLocator(n=2))
plt.savefig("out.png", dpi=1000)
plt.show()