研之成理长假大礼包之乐在「图」中

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「一图胜千言」这一词语用在科研领域也非常恰当，一篇论文上千字，配图也就那么几张。科研绘图可分为两大类：数据图（数据可视化）；示意图（包括：流程图、机制图、TOC、图片、封面）。

数据图（数据可视化）

数据图的绘制即从原始数据出发，经过处理、分析，并绘制、美化成图。数据可视化软件的类别很多，如：Originlab、Graphpad、Tableau、Excel、R、Python 等等。本文将以 Originlab 为例介绍数据可视化的基本流程。

数据可视化软件的选择：

对于化学、材料专业，最为常用的软件是 Originlab，目前，网络上Originlab 的学习资料非常多且杂，信息严重过量且质量良莠不齐。小编负责任的告诉各位，学习 Originlab 最好的地方是 Originlab 官网，里面的学习资料最为齐全（没有之一），既有英文图文教程，中文图文教程，还有丰富、全面的中英文视频教程。官网里的论坛部分内容非常丰富（有中文论坛版块，最全、最新的教程都在里面）。

如果你是小白，建议先看官方出版的学习手册。在具体作图过程中，碰到问题直接去官网找相关教程即可。Ps：Origin 官方出版了一个常见问题汇总手册，里面汇总了上千条常见问题解决方案。此外，Origin 官方建立了三个 QQ 交流群（群号：南方 210500924；北方 237451970；华东 140825885；西部 645057781），里面有 Origin 官方技术人员解答问题。

相比 Originlab，Graphpad 在医学、生物专业的中的应用更为广泛。这可能是因为 Graphpad 内嵌了更多医学、生物专业常用数据图模板，使得作图过程更为简单方便。如果你对数据可视化的要求更高，特别是对数据分析和数据呈现方式的要求很高（比如：生态与环境科学、生命科学、统计学等相关专业），可以选择更为专业化的可视化软件，比如 R，Python 等（这些软件需要编程基础）。更多数据可视化软件，请参见这篇知乎回答有哪些值得推荐的可视化软件。

（https://www.zhihu.com/question/19929609/answer/133825589）。

数据图的基本绘制流程：

第一步：原始数据的获取。无论通过什么方式获取原始数据，记得另保存为 txt 或者 Excel 这类通用格式文件。

Origin入门教程一：数据导入

第二步：原始数据的处理与分析。一般而言，获得的原始数据并不能直接用于绘图。需要根据需求，提取有用的数据，并进行相关运算（比如：求和、标准差、置信区间等相关分析）。

XRD、XPS扣基线教程（基于Originlab）/ 众里寻“峰”千百度 / “峰”的解析：扣基线、求积分、FWHM / 双剑合璧之“拟合”与“分峰” / Origin中如何 "XXOO、+ + - -" / 如何计算活化能（Ea）与指前因子（A）

第三步：绘图。从数据到图，最为重要的是选择哪种图来描绘数据，比如：散点图、折线图、柱状图、还是箱形图、小提琴图、热图？基本原则是：选择能够直接、简洁表达核心论点的数据图。具体的作图方法，寻找相应的教程就可以（可见如下链接）。

Origin第四期：多线图（Multi-Curve）绘制 / 柱状图（Double Y）这么做！/ 千呼万唤始出来的Origin 3D作图 / 半分钟教程：三步法绘制双Y柱状图（Double Y）/ 如何绘制3D Scatter And 3D Surface / 如何用 Origin 作出好看的 3D-柱状图

第四步：美化与导出。为了读者阅读方便，通常需要对数据图进行必要的美化，比如：线条的粗细、字体的大小，标注的添加、图例的完善等等。在投稿时，还需要根据期刊的要求设置图的大小、分辨率、格式、颜色制式这些参数。

零基础Origin教程第六期：图形美化一 / 如何让文章配图不再印象派！—— 图例的作用。 / 巧用模板——事半功倍的作图技巧！/ 图层的使用——你不得不Get的技能 / 半分钟教程：一招搞定 Origin 图例的个性化设置 / 半分钟教程：Get这个技能，Origin 数据图配色不再是难题... / 如何美化Contour图

示意图（科学可视化）

此处将流程图、组合图、TOC、封面等统称为示意图。科研中，我们获得的原始资料中，不仅有数据，还有图片、视频等。比如：电镜图片、实物图片等。因为期刊对图片的分辨率有一定要求（一般都大于300 dpi），所以这些图片的分辨率要足够高。Ps：注意图片分辨率这一概念；假设原始图片的分辨率是 300 dpi，图片扩大一倍之后，其分辨率则降低为原来的一半。所以，如果最终的图片会被放大，则原始图片的分辨率需要尽量大一些。关于图片格式等相关要求请参加如下链接：献给被论文图片格式困扰的你 / 原始数据丢失了怎么办？

如果原始图片需要处理，比如角度需要调整、对比度、亮度、上色等问题，可以通过 PS 来处理。关于PS在科研中的应用，请参考一下几篇推文：

PS：在 P 图时，一定要注意图片的真实性，切不可伪造、篡改数据。

论文中为了论证某一观点，通常需要结合多张图（多种佐证手段）。因为学术期刊多倾向于接受矢量图，所以建议选择矢量图软件组合多张图和绘制流程图。两大经典矢量绘图软件：Adobe illustrator / CorelDraw。对于医学、生物学专业常用的机制图，通常也可以用矢量图软件绘制。关于 AI 以及 CorelDraw 的使用，请参考一下几篇推文。

科研作图中的CorelDRAW | 矢量图的魅力——CorelDRAW的排版技巧 | 文章示意图这么画——CorelDRAW的绘图技巧(一) | CorelDRAW的绘图技巧(二) | AI在科研作图中的应用（1）

近几年来，科研领域掀起一股 3D 科研绘图热。特别是在流程图、TOC 和封面中。为了能够更加准确、形象的表达科研成果（特别是在新材料领域），绘制 3D 图逐渐成为一种趋势。相比数据图和二维平面图，学习绘制 3D 图的成本更高。当前，3D 绘图软件很多，比如：3Ds Max，Maya，C4D，Blender，犀牛等等。这些软件都是专业级别的建模、动画制作软件，酷炫的科幻电影就是用这些软件实现。其中的任何一款都足以应付 3D 科研绘图。但无论哪一款，其学习成本都极高。网络上虽然出现了各类3D科研绘图的教程和视频，但都不成系统，很多教程作者本身都一知半解。如果确实有需要，建议找一个系统课程，认真学习。我们研之成理也陆续推出了一些相关教程，先罗列如下：

以上内容虽然不少，但还不够完整。如果想要学习完整 3D 科研绘图教程，推荐大家关注杭州思斐迩科研绘图公司李博士的微信公众号「3D 科研绘图」。这一公众号是目前为止，针对 3D 科研绘图，最优秀的一个公众号（同样是没有之一）。汇总贴在这里（点击图片前往教程合集）：

对于 3D 科研绘图软件的选择，有以下几点建议：

目前，最为流行的是 3Ds Max，但并不是因为其适合科研绘图，而是因为最早写 3D 科研绘图教程的这帮人刚好会 3Ds Max。究竟哪款软件最适合科研绘图，确实难以下定论。如果一定要分出高下，推荐使用 C4D（原因有三：1、针对很多常见科研模型，特别是纳米材料方面，用C4D 构建更方便，具体分析可以参考李博士的 3D 科研绘图公众号内相关内容；2、C4D 的基础安装包更小一些，不到 1 G，软件的打开速度也更快一下（相对而言））；3、C4D 兼容多系统，包括苹果系统，而 3D Max 只能用于 Windows 系统。

科研绘图中，不同专业会有各种较为小众的专业绘图软件。比如：晶体方面的 Diamond、Mercury、Crystalmaker 等，绘制化学结构式和反应式 ChemOffice 系列。以下相关教程，仅供参考：

Diamond：Diamond装机小技巧：Diamond与POV-RAY关联的问题 | 用Diamond构建多面体MOF模型 | Diamond软件中如何增加晶体结构模型的立体感？ | 如何用Diamond构建Polyhedral图

Crystalmaker：CrystalMaker如何打开晶体世界的大门 | 看晶体结构用Crystalmaker

ChemDraw: 看Angew文章如何讲述ChemDraw的历史|如何优雅的使用ChemDraw | Chem3D入门教程：3D分子模型的终结者 |【干货】ChemDraw+PS，让你的环儿惊艳起来

最后，打个广告，如果您有作图需求，比如：示意图、文章封面等，欢迎联系我们，杭州思斐迩科技有限公司。具体联系方式见下图：

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