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主要参考:《科研论文配图绘制指南——基于Python》
最近参加了DataWhale的组队学习——共读《科研论文配图绘制指南——基于Python》,当前的这个文章是基于该书第一章内容的学习和思考,以此记录学习情况~~欢迎大家批评指正哇!
绘制论文的配图之前,首先要明确什么样的配图是必要的,配图要要满足的要求有哪些,在《指南》这本书中提出了三个绘制原则:必要性、易读性、一致性。
如果配图可以起到补充说明文字、直观展示结果、引出下文内容等作用,那么它就是必要的
完整、 准确的标题、标签和图例等可以有效地增强科研论文配图的易读性。
包括并不限于配图内容与上下文相关内容一致、数据与文章结果一致、缩放比例等保持一致。
科研论文的配图是实验数据和分析结论的可视化表达
根据呈现方式:线性图、灰度图、照片彩图和综合配图。
线性图包括折线图、散点图、柱形图等等,是一种较为常见且处理方式很灵活的图表类型。
坐标轴:包括X轴、Y轴,用于定位;
标签:包括X轴标签、Y轴标签,用于说明坐标轴代表的含义;
刻度:主刻度、次刻度,即坐标轴的刻度;
图例:用于说明图像中各个线条的含义。
示意如下图:
配图的格式大体上分为像素图和矢量图。
像素图(位图)是以单个像素为单位,通过对像素进行组合和排列,来显示图片格式,放大后会失真。
矢量图的图像文件包含独立的分离图像,可以自由、无限制地进行重新组合,其特点是放大后图像不会失真,也就是说,与分辨率无关。
需要综合插图的可阅读性和论文排版的整洁性考虑。一般来说,单栏排版的插图的宽度不宜过大,在对某个含有多个子图的插图进行单栏排版时,我们应考虑将这些子图进行竖向排列。
除此之外还要考虑配图的版式设计,如配图文字与正文的协调性设计;结构布局与颜色搭配等等。
RGB 色彩模式是指通过混合红( Red )、绿( Green )、蓝( Blue ) 3 种颜色来表现各种色彩。该模式为图片中每一个像素的 R 、 G 、 B 各分配一个强度值(取值范围为 0 ~ 255 )以此来表示不同颜色的“占比”,如黑色可表示为 (0,0,0) ,白色可表示为 (255,255,255) 。
CMYK 色彩模式可以看作 RGB 色彩模式的子集。它是一种主要用于彩色印刷的四色模型,
C 表示青色(Cyan),M 表示品红色(Magenta),Y 表示黄色(Yellow),K 表示黑色(blacK)。
与 RGB 色彩模式的不同之处在于,CMYK 色彩模式是一种印刷色彩模式,也是一种依靠反光的色彩模式。(RGB模式中有些颜色并不能印刷出来)
HEX 色彩模式 就是将 RGB 色彩模式中的每个十进制数转换为对应的两位十六进制数来表示,并以#”号开 头,且 3 个字节的顺序是红绿蓝,范围是00 ~ FF
色轮( color wheel )又称色环,一般由 12 种基本颜色按照圆环方式排列组成。它是一种人为规定的色彩排列方式。
ColorBrewer 2.0 是一个专业的在线配色方案网站,它提供了大量的颜色搭配主题,这些主题是众多绘图工具(如 Matplotlib、ggplot2 等)内置的绘图颜色主题。
https://colorbrewer2.org/https://colorbrewer2.org/
本文介绍了科研论文绘图的基本原则,以及绘制配图和配色的理论基础。为了避免篇幅过长,之后会出一篇基于Python的基础绘图和配色笔记(挖个坑哈哈哈)。
感谢相遇,继续努力!!!!
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