ExpFigureTool是快速将实验结果批量生成实验图（折线图，柱状图）的工具
基于Python和matplotlib
环境要求
- Python 2 or 3 (python 3支持测试中)
- matplotlib >= 2.0
- future库 (
pip install future) - Latex环境
- Windows下建议使用wsl
使用教程
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在有了实验数据文件之后，需要编写一个json文件，用来表示如何从实验数据生成实验图，参考
demo/list.json，具体说明见下 -
执行
python run.py list.json即可根据list.json绘图， -
list.json文件中包含一个json数组，这个数组有若干个FigItem组成，每一个FigItem表示由一个数据文件绘制一张实验图
[ { // FigItem }, { // Another FigItem } // ... ]
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每一个FigItem包含以下信息
{ "file": "", // 数据文件名 // 以下信息非必须，有默认值 "output": "", // 输出文件名，默认为输入文件名后缀换为pdf "style": 1, // 预设的格式，可选1~5，默认为1，分别对应style文件夹中 "chart.type": "", // 输出图表类型，可选"line"(折线图)或"bar"(柱状图)，默认为折线图 "separator": "," // 数据分割字符，默认为空白字符（空格、制表符） }
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FigItem根据数据文件的不同可以分为两类
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简单表格（参考demo/a.dat，demo/b.dat）
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第一行为标题信息
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第一列为对应的x值，第一列第一个元素用于显示x label
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其余列为不同组下的y值，每列第一个元素用于显示图例
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FigItem中需包含
{ "y_label": "", // 纵轴label }
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数据透视表（参考demo/pivot.dat）
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很多情况下实验结果文件以数据透视表（pivot table）的形式呈现，即每一行代表一个项目（实验结果），不同的列代表不同的域，如：
Name Gender Age Cource Score Zhang San Male 18 Math 100 Li Si Male 19 Math 98 Xiao Hong Female 20 English 95 -
ExpFigureTool可以直接根据该格式类型的文件生成实验图
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对应的FigItem中需要包含以下项目
{ "file": "", // 数据文件名，同简单表格 "pivotTable": true, // 表示数据格式为数据透视表 "pivotTable.category": "Gender", // 表示category的列 "pivotTable.independentVariable": "Age", // 自变量（x轴）的列 "pivotTable.value": "Score", // 因变量（y轴）的列 "pivotTable.point": "mean", // 对于每一个点的取值方式，可选mean和median "pivotTable.errorBar": "std" // error bar类型，可选min-max,std,percentile }
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FigItem中的其他常用设置项
{ "xlabel": "Age", // 将覆盖默认显示的x label "ylabel": "Score", // 将覆盖默认显示的y label "xtick.lim": [0, 0.8], // x轴显示范围 "xtick.nbins": 3, // x轴最多显示3个label "xtick.interval": 0.2, // x轴刻度间隔，不可与nbins同用 "xticks": [3, 4, 5], // 指定x轴上显示哪些label，适用于数值类型的x轴，覆盖上面除lim外的所有设置，可与对数坐标轴同用 "ytick.lim": [0, 0.8], // y轴，同上 "ytick.interval": 0.2, "ytick.nbins": 5, "yticks": [1, 2, 3], "marker": false, // 折线图中是否显示数据点，默认为true }
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其他功能
- 所有文本支持latex语法，如
$\alpha$ - json文件中支持
//开头作为注释 demo/complex.json中包含了更多高级功能的使用方法，可作为参考
待完善功能
- 错误提示