scienceplots

SciencePlots es una biblioteca de código abierto de Python que proporciona una colección de estilos de Matplotlib diseñados para formatear figuras científicas en artículos, presentaciones y tesis. El estilo principal, 'science', se puede aplicar con una sola línea de código y se puede combinar con estilos adicionales para ajustar la apariencia según el medio específico. La instalación es sencilla mediante pip (pip install SciencePlots) o conda (conda install -c conda-forge scienceplots). Desde la versión 1.1.0 en adelante, los usuarios deben añadir 'import scienceplots' al inicio de sus scripts antes de llamar a plt.style.use(). La biblioteca requiere LaTeX para renderizar expresiones matemáticas, y las fuentes CJK deben instalarse por separado para chino, japonés, coreano y otros alfabetos no latinos. Características principales: - Estilos específicos de revistas: Combina 'science' con 'ieee' para artículos IEEE (establece el ancho de columna, garantiza legibilidad en blanco y negro) o 'nature' para artículos de Nature (fuentes sans-serif). - Ciclos de color: Múltiples paletas de colores, incluyendo 'bright' (seguro para daltonismo), 'high-vis' y los conjuntos discretos de arcoíris de Paul Tol (discrete-rainbow-1 hasta discrete-rainbow-23). - Soporte de idiomas CJK: Estilos para chino tradicional, chino simplificado, japonés, coreano, ruso y turco, con una variante 'no-latex' para entornos sin LaTeX. - Aplicación temporal de estilos: Usa plt.style.context('science') para aplicar estilos dentro de un bloque sin afectar al resto del script. - Combinación de estilos: Se pueden combinar varios estilos (por ejemplo, plt.style.use(['science','ieee'])) donde los estilos posteriores anulan los parámetros anteriores. El proyecto incluye una galería de figuras de ejemplo en su Wiki de GitHub, una sección de preguntas frecuentes para resolver problemas y una lista de artículos académicos que han utilizado SciencePlots. La biblioteca se mantiene activamente, con contribuciones bienvenidas para nuevos estilos de revistas y ciclos de color. Se publica en PyPI y conda-forge, y tiene un DOI a través de Zenodo para fines de citación.