学术论文作图：让你的研究“图”兴致勃勃
本文最后更新于：2024年5月10日 下午
在学术研究的世界里，一图胜千言。正确的图表不仅可以使你的论文更加吸引人，还可以帮助读者更好地理解你的研究成果。但是，很多研究新手在论文作图方面感到迷茫。本文将探讨如何有效地规划实验、处理数据，并创建能够准确传达你研究结果的图表。
实验规划 —— 你的图表的起点
1.1 从结果导向出发
想要画出有说服力的图表，得先从实验规划说起。每个图表都应该有个“灵魂”——即核心思想。比如你研究的是刚度如何影响癌细胞的侵袭/迁移能力，那么刚度就是你的控制变量，而侵袭能力则是你希望通过图表展现的结果。
记住，每张图都是在讲一个故事。它可能是一个关于细胞运动的史诗，或者是一个关于化学反应速率的侦探故事。关键在于，你需要明白你的实验目的，规划你的实验以此为导向。
1.2 借鉴别人的方案
不要羞于借鉴别人的实验设计。在Google Scholar和Web of Science上你可以找到无数的灵感。有时候，一个好的实验规划就像是艺术作品，需要从不同的角度和不同的人那里获取灵感。借鉴他人的方案，并不意味着你的研究缺乏创新，而是站在巨人的肩膀上，看得更远。
数据处理 —— 你的图表的骨架
2.1 及时处理，分门别类
数据处理这件事，要迅速，要有条不紊。创建一个“数据宝库”——一个专门的PPT或文件夹，将你所有的关键数据和结果汇总在一处。给文件夹取个好名字，别再用“新建文件夹”这样的命名了。每当你需要画图或查找数据时，你会感谢今天井然有序的自己。
及时数据处理： 实验结束后立即处理您的数据，确保没有忽略或遗忘任何关键细节。这种做法对于维持您的发现的准确性和相关性至关重要。
数据收集和管理：使用逻辑和一致的命名约定来组织你的数据文件，这样在需要时你可以轻松找到它们。例如，使用描述性的文件名，如2024-01-DrugA-DosageResponse.csv，而不是newdata1.csv。
分离软件和数据： 通过将软件和数据保存在不同的文件夹中，您可以在软件更新或重新安装期间保护您的数据不被错放或丢失。这个简单而有效的策略确保了您数据的长期保存。
Readme.txt的力量： 对于复杂的数据集，readme.txt文件就像是一盏指路灯，指导读者了解您的数据的结构和内容。这不仅有助于理解，还有助于保存数据的上下文和重要性。
汇总PPT： 汇总主要结果，作为资料库，方便在写文章时查阅，简化了写作过程，减少了反复查看原始数据的需要。
2.2 数据统计图：论文图表的“半壁江山”
选择合适的图表类型：数据统计图是科研论文中不可或缺的元素。从频数分析到描述统计，从差异关系研究到影响关系研究，选择正确的统计方法和图表类型，可以让你的数据“活”起来。
下面是知乎上网友分类汇总学术研究上常用的数据分析方法；比较常用的是前三个
- 基础描述统计
频数分析一般使用频数、百分比、饼图等形式进行描述，如我在论文中进行细胞尺寸统计就属于频数分析；
描述分析常见的指标有平均值、标准差、最大值、最小值、中位数等，常用的图有柱状图、箱形图、葡萄图、小提琴图，可以根据自己的需求选择相应图形
- 差异关系研究
常见的差异关系研究方法包括方差分析、t检验、卡方检验、非参数检验等。比较常用的是方差分析、t检验，t检验常用于两两之间差异比较；方差分析多用于多组之间差异比较；
- 影响关系研究
影响关系研究包括进行相关分析、回归分析，用于研究数据之间的关系。
数据清洗：检查数据的准确性和完整性。去除或更正错误的数据点，处理缺失值。这一步骤对保证你的图表反映真实、准确的结果至关重要。
数据分析：选择适合你数据和研究问题的统计方法。无论是进行描述性统计分析还是更复杂的回归分析，确保你理解所使用的每种方法，并能够解释它们是如何支持你的研究假设的。
科研作图 —— 你的图表的灵魂
科研作图一般包括照片及绘图两种，如电镜图、显微镜荧光图等属于前者，这种图处理较少，一般都是加比例尺，电镜图加伪彩；第二种是依据数据绘制得到的图，如前面讲的柱状图，箱型图等；
3.1 选择合适的作图工具
Origin、Prism、Python、Matlab……市面上有着数不清的作图工具。选择哪个？这完全取决于你的需要和偏好。有些人喜欢Prism的直观操作，有些人则偏爱Python在数据处理上的强大功能。我的建议？尝试几个，找到最适合你的工具。
MATLAB：适合复杂的数据分析和图形生成，特别是在工程和科学研究中。
Python：通过Matplotlib和Seaborn库，Python成为一个强大的工具，适用于各种数据可视化任务。
R：特别适合统计分析和图形生成，拥有广泛的包和函数库支持各种类型的数据可视化。
python及matlab数据处理能力也很强大；尤其是python在批量处理文件方面效率很高；有些同学不熟悉python、matlab，没关系，可以求助chatgpt；chatgpt本身还是很强大的，除了大家熟知的论文润色，科研绘图也很强大；教程链接我放左下角，有兴趣可以学习参考
3.2 配色：让你的图表穿上“高定”
好的配色可以让你的图表从众多论文中脱颖而出。
首先，复杂的图不要使用纯黑白色，会显得单调，增加读者阅读困难；左边的黑不溜秋，易读性大大降低；
其次，避免彩虹色，过高饱和度；高饱和度容易导致视觉疲劳，而低饱和度给人一种沉稳、理智感觉，更适合于科研作图；我在第一版绘图时，使用过多颜色，看起来很混乱。
巧用透明度；一个图中有很多颜色时，可以使用透明度进行区分，很和谐；使用不同透明度的绿色展示细胞活性的趋势，数值高的地方用深色，反之用浅色；
同一篇文章，尽量选择同类型配色，保证整个论文风格统一；
使用一些在线配色工具，如Adobe Color或coolors.co，可以帮助你找到和谐、舒适的颜色搭配。
有些同学会说这颜色也不好看，也可以采用吸色的方法；大自然是最好的配色板；照找一张自己喜欢的图片，按其中的颜色进行配色。
3.3 简化：少即是多
在图表设计中，简化是关键。尽量合并相同的横纵坐标，避免背景颜色，保持背景的清洁简单。相信我，你的读者会感激你让他们的阅读过程更加轻松愉快。
如：同一子图中如果出现重复坐标，可以考虑合并；不同子图避免合并；比如nature文章中，对f子图中的重复坐标进行合并，g图则没有；
再者，背景颜色没必要，尤其是元素很多的情况下；论文通常是白色背景；带背景颜色的图片放在论文中反而会显得违和
科研作图技巧
- 建立良好的数据分析文件： 借鉴程序员在GitHub上的做法，建立Readme.md文件或Readme.txt文件，方便长期记忆。
- 清晰为王： 确保您的图表一目了然。这意味着避免混乱，使用可读的字体，并清晰地标记轴和数据点。
- 视觉吸引力： 使用颜色应该有助于区分不同的数据集或突出关键发现，而不是分散注意力。坚持使用一个对所有读者（包括色盲用户）都易于访问的一致的颜色方案。
- 简洁胜于复杂： 您的图表应该尽可能简单，但又足够详细以传达信息。过于复杂的图表可能会造成混淆而不是阐明。
常见错误及其避免方法
即使是经验丰富的研究者也可能在创建图形时遇到问题。常见的陷阱包括：
- 图形信息过载：避免在单一图形中包含太多信息。保持简洁，每个图形只传达一两个关键点。
- 使用不适当的比例或轴标签：确保所有的轴都清楚标记，并使用适当的比例，使得数据的展示既准确又易于理解。
- 忽视视觉美学：使用对比色彩来区分不同数据集，但同时保证整体视觉效果和谐。
最后，向顶级期刊学习
始终保持好奇心和学习态度。如果你对某个图表的格式或配色有疑问，不妨看看顶级期刊是如何做的。他们之所以成为“顶级”，很大一部分原因是因为他们在呈现研究成果上做得非常好。
结语
论文作图不仅是科研过程的一部分，更是科研沟通的艺术。一张好的图表能够跨越语言和文化的障碍，将你的研究讲述给全世界。所以，花时间在你的图表上，让它们为你的研究发声。就像好的设计能够让生活更美好一样，好的科研作图可以让科学沟通更有效。
希望这篇博客能够帮助你在科研作图的道路上更进一步。记住，每一次尝试都是一次学习的机会。不断试验，不断学习，你会发现自己能够创造出越来越多让人眼前一亮的图表。祝你在科研之路上越走越远，越画越精彩！