scienceplots

SciencePlots est une bibliothèque Python open source qui fournit une collection de styles Matplotlib conçus pour la mise en forme de figures scientifiques pour des articles, des présentations et des thèses. Le style principal, 'science', peut être appliqué avec une seule ligne de code et être associé en cascade à des styles supplémentaires pour affiner l'apparence pour des supports spécifiques. L'installation est simple via pip (pip install SciencePlots) ou conda (conda install -c conda-forge scienceplots). À partir de la version 1.1.0, les utilisateurs doivent ajouter 'import scienceplots' en haut de leurs scripts avant d'appeler plt.style.use(). La bibliothèque nécessite LaTeX pour le rendu des expressions mathématiques, et les polices CJK doivent être installées séparément pour le chinois, le japonais, le coréen et d'autres écritures non latines. Les principales fonctionnalités incluent : - Styles spécifiques aux revues : Combinez 'science' avec 'ieee' pour les articles IEEE (définit la largeur de colonne, assure la lisibilité en noir et blanc) ou 'nature' pour les articles Nature (polices sans empattement). - Cycles de couleurs : Plusieurs palettes de couleurs, dont 'bright' (adaptée aux daltoniens), 'high-vis', et les jeux d'arc-en-ciel discrets de Paul Tol (discrete-rainbow-1 à discrete-rainbow-23). - Prise en charge des langues CJK : Styles pour le chinois traditionnel, le chinois simplifié, le japonais, le coréen, le russe et le turc, avec une variante 'no-latex' pour les environnements sans LaTeX. - Application temporaire du style : Utilisez plt.style.context('science') pour appliquer des styles dans un bloc sans affecter le reste du script. - Cascade de styles : Plusieurs styles peuvent être combinés (par exemple, plt.style.use(['science','ieee'])) où les styles ultérieurs remplacent les paramètres précédents. Le projet comprend une galerie de figures d'exemple sur son GitHub Wiki, une FAQ pour le dépannage, et une liste d'articles académiques ayant utilisé SciencePlots. La bibliothèque est activement maintenue, et les contributions sont bienvenues pour de nouveaux styles de revues et cycles de couleurs. Elle est publiée sur PyPI et conda-forge, et possède un DOI via Zenodo à des fins de citation.