论文画图为美观有哪些经验性的标准规范与技巧？

在学术论文的图表绘制中，追求美观并非仅仅是为了“好看”，它直接关系到读者对数据的理解效率和对研究的信任度。一个清晰、直观且具有良好视觉呈现的图表，能够有效地传达研究的核心信息，减少误解，甚至在不经意间提升论文的整体品质。这背后，其实蕴藏着一些大家在实践中摸索出来的、不成文但约定俗成的经验性标准和技巧。

首先，清晰性是美观的基石。这一点怎么强调都不为过。图表的美，首先体现在它能否一目了然地展示数据趋势、对比关系或分布特征。这意味着，我们不能堆砌过多的信息，也不能让图表充斥着杂乱的线条和文字。

选择合适的图表类型是第一步。对于展示趋势，折线图是最佳选择；用于比较不同类别的数据，柱状图或条形图更为直观；而描述部分与整体的关系，饼图或环形图（在数据类别不多的情况下）则效果显著。错误地选择了图表类型，无论如何精细地装饰，都无法达到清晰传达信息的目的。例如，用饼图来展示时间序列数据，本身就是一种视觉上的“错误”。
精炼的坐标轴标签和标题至关重要。坐标轴的名称要准确、简洁，并标明单位。冗长的标签会让读者在解读时感到困扰。图表的标题应该概括图表的核心内容，让读者在阅读标题时就能对图表所要表达的信息有个大致的了解。不要让坐标轴的刻度线过于密集或稀疏，要根据数据的范围进行合理的调整，确保数据的可读性。
避免不必要的装饰元素是提升清晰度的关键。很多绘图软件提供丰富的装饰选项，例如三维效果、阴影、渐变色等，但这些往往会分散读者的注意力，甚至扭曲数据的视觉呈现。一个干净、扁平化的设计，更能聚焦于数据本身。除非特定研究领域有特殊要求，否则尽量避免使用3D效果，因为它会引入透视失真，影响数据的准确判断。

其次，色彩运用是提升美观度和信息的有效手段，但需要审慎。色彩的选择不仅仅是为了“漂亮”，它承载着信息传递的功能。

选择具有辨识度的色彩搭配。如果图表中需要区分多个数据系列，要确保它们有足够的色彩差异，避免使用过于相似的颜色，以免混淆。同时，要注意色彩的心理学效应。例如，冷色调可能给人冷静、客观的感觉，而暖色调可能显得更活跃。
保持色彩的一致性和简洁性。整篇论文的图表，最好能形成一套统一的色彩规范。例如，同一类数据在不同的图中，尽量使用相同的颜色。对于需要强调的特定数据点或区域，可以使用对比度更强的颜色，但要点到为止，避免过度使用。
考虑色盲读者的需求。现代科学研究越来越注重包容性，使用颜色时，也应尽量考虑色盲人群的阅读体验。有些颜色组合对色盲人士来说难以区分，此时可以考虑使用纹理、图案或不同的线型来辅助区分。

第三，线条和字体的选择同样影响着图表的整体观感。

线条的粗细和样式要适度。过细的线条在打印输出时可能难以看清，过粗的线条则会显得笨重。不同的线条样式（实线、虚线、点线）可以用来区分不同的数据系列，但要确保这些样式清晰可见且易于区分。
字体大小和类型要统一且清晰。论文中的所有图表，应遵循统一的字体规范，包括字体类型、大小和颜色。字体应该易于阅读，避免使用过于花哨或难以辨认的字体。字体大小要适中，确保在论文的正常阅读距离下能够清晰识别。通常，图表中的字体大小应略小于正文，但要确保比最小的字号（如脚注）要大。
图例（Legend）的布局要合理。图例应该清晰地解释图中各个元素所代表的含义，并且放置在不干扰图表主体信息的位置。避免图例过于庞大，占据过多的图表空间。

最后，整体协调性和信息传达的有效性是衡量图表美观与否的最终标准。

图表应该与正文内容紧密结合。图表不是孤立存在的，它需要通过文字描述来引导读者理解。图表中的关键信息应该在正文中得到提及和解释。
学会“留白”。良好的图表设计，懂得利用留白来突出重点，避免拥挤感。适当的留白能够让图表显得更干净、专业，也更容易吸引读者的目光。
反复推敲和优化。好的图表往往是反复修改和打磨的结果。在完成初稿后，可以请同行或导师审阅，听取他们的意见，并根据反馈进行调整。有时候，一个小小的调整，比如改变一个颜色，或者调整一个标签的位置，就能极大地提升图表的质量。

总而言之，论文图表的美观，是一种为信息服务的美，它建立在清晰、准确、简洁的基础上，并通过合理的色彩、线条、字体和布局来得以实现。它不是一种浮于表面的装饰，而是对研究严谨性和表达清晰度的一种内在追求。

网友意见

不定期更新：2019-03-15

Figure 3a：scheme和plot配色一致；选区着色，仅对需要突出显示的对象着色，其余部分用灰白色（Nature Methods, 2014, 11,1127–1130）
Figure 3b: 反应循环中不同中间态之间的活化能。(Nature Chemistry, 2018, 10, 1031–1036）
Figure 3c：如何呈现模拟结果可参考，rainbow colour map不好。(Nature Communications, 2014, 5, 4250）
Figure 3d：用阶梯形式展现不同深度的荧光照片。这篇文章的配图很好。(Nature Physics, 2019, 15, 251–256)
Figure 3e：两端虚化，加阴影，突出部分用同色系深色体现色差 (Nature, 2018, 560, 209–213)
Figure 3f：器件底部加阴影会增加立体感；标记线不用箭头，用圆点 (Science Advances, 2017, 3, e1602076)
Figure 3g：如何增加图片内容的丰富性可参考 (Acc. Chem. Res., 2017, 50, 492–497)
Figure 3h：扁平化的作图风格可参考 (Science, 2018, 360, eaar6611)
Figure 3i：示意图除了横着放，还能竖着放 (Science, 2018, 360, 707-708)
Figure 3j：复杂核磁谱的呈现可参考 (Nature Communications, 2015, 6, 6884)

以前写过一点关于这方面的内容，这里展开讲讲，抛砖引玉，希望诸位同侪先进有以教我。

我自己的做法是这样：（1）用Origin（或者Matlab，Python）制图，导出矢量格式（.eps）；（2）电镜照片，荧光显微镜照片和光学照片用PS或者ImageJ处理；（3）用3d max绘制三维模型。所有的都在Adobe Illustrator里完成后期处理。不建议使用PPT。后期处理的内容包括（1）统一文字格式，字体用Arial（不建议使用其他字体），字号8 pt（图片宽度15 cm），线条0.75 pt；（2）调整各图像大小（高度3-4 cm），各图像上下左右对齐边界；（3）添加scale bar，线条，注释等。

基本设置

Origin作图长宽比一般为1:1，这样做的目的是便于和其他图片拼合在一起。但是，为了整体美观，也可以对图片大小灵活处理，将图片压扁或者拉长组合在一起
坐标轴的刻度尺外翻，数字和文字要足够大（图片高度3-4 cm, 字号8 pt），保证在缩小的情况下也可以辨识图中信息。尽量不要采用“画中画”设计，因为里面的小图很可能看不清楚
坐标轴宜细，0.5或0.75 pt，曲线线条0.75或1 pt
图片字母放在图片外面（abcd或ABCD，不要加括号如（a)或a)，字号10 pt。图片之间留出足够空间，不然会显得很拥挤
推荐Origin输出矢量图在AI中做后期，原则上全文的图片文字大小要一致，线条粗细要一致，各个图像间横平竖直要对齐。尽量不要在PPT里拼图，因为很难修改文字大小，线条粗细。
图片配色宜中正仁和，不宜使用鲜艳的颜色，特别在投影仪上展示的效果很差。配色全文要统一。
对单一变量合理使用渐变色，会使逻辑更加清楚

进阶技巧

这里结合文献中的实例，具体介绍一些作图的实用技巧(为便行文，文献从略)：

Figure 1a：对随单一变量线性变化的一组曲线，配色可以采用渐变色，figure legend可以置于图外，避免过度拥挤，除用线条表示曲线外，亦可采用色块的方式
Figure 1b：两幅横轴相同的图拼在一起，其中一张图的横轴数字和文字可以省略，仅显示刻度即可。在图片顶部用色块对应不同Mg2+浓度，亦可在图中用不同颜色的背景表示（背景颜色宜取淡色）如Figure 7f
Figure 1c：如何在二维图像中表示三维信息？第三个变量用colour bar表示。很多colour bars都用彩虹色（rainbow colour），但是很多情况下彩虹色未必是数据可视化效果最好的选择，colour bar用什么颜色效果最好，请移步参阅Color Map Advice for Scientific Visualization。在后期处理时，要保证b和c高度一致，文字大小位置一致，配色统一
Figure 1d：把不同深度下获取的二维图像叠在一起就变成了一副三维图像，再用局部放大的形式展示二维图像的信息。注意，三维图像中的平面具有一定透明度，避免遮挡
Figure 1e：对于多组分体系，这种三元相图可以参考
Figure 1f：如何让图像更加简洁直观？坐标轴的数字可以不显示，用scale bar代替。背景颜色再浅一些效果会更好。很多情况下，图片不一定要是规规矩矩的正方形，可以适当压缩横轴，获得更多空间（论文中图片的大小一般由宽度限制）
Figure 1g：一张小图可以由许多内容组合起来，增加图片的信息密度
Figure 1h：（1）注意这张图的配色技巧，用同一色系不同深浅表示不同组的数据；（2）注意图例的展示技巧，一个色宽切成深浅不同的两块；（3）注意横轴直接用示意图表示，更加直观。

Figure 2a：“画中画”设计填补了多余的空白。“画中画”最重要的是保证图片信息清晰可见，画中放一些简单直观的示意图或照片可以避免留白过多，不适合放置曲线图，因为坐标轴容易看不清楚
Figure 2b：如何体现图片的逻辑性可参考；配色不足为取，无逻辑性
Figure 2c：原始数据与降噪处理后的数据表现，原始数据用同一色系的浅色，处理后用深色。其中靛青色的视觉效果不佳
Figure 2d：同Figure 7d，在有colour bar的情况下，用等高线contour比mapping效果更好，层次分明
Figure 2e：如何突出某一个峰？除了在峰背后画一条线，还可以选区上色（在AI中完成）。
Figure 2f,g：学会用矩阵
Figure 2h：涉及角度的就能用极坐标
Figure 2i：多因素比较可考虑用雷达图

更多参考：

Points of View: Bar charts and box plots
怎么画化学式：https://www.agarwallab.com/uploads/8/6/8/3/86833474/chemstructureguide.pdf

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