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【推荐】科研论文配图绘图指南

GISer last  · 公众号  ·  · 2024-10-17 21:11

正文

本期给大家推荐两本科研论文配图绘图指南的图书,需要的自己去购买吧。

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Part.1

开门见山,只讲你最关心的知识

与其他冗长的R语言教程相比,这本书实在是 清新脱俗 :讲且只讲专业的科研论文配图要领,去掉了太长不看的R语言发展史,也没有无关科研制图的R语言语法,只重点讲解绘图相关R语言包的各种用法,比如、ggplot2、sf以及ggpubr等。
第1章,作者就开门见山地介绍了 科研配图的基本构成
一张完整的科研图表,应当具备这些元素:

· X轴

· Y轴

· X轴标签

· Y轴标签

· 主刻度

· 次刻度

· 图例

……

不看不要紧,一看吓一跳,原来科研制图还有这么多需要注意的条条框框,这还不算,接下来,作者又介绍了科研制图的三大原则:

· 必要性原则

· 易读性原则

· 一致性原则

在写论文的过程中,很少会有导师有时间细细给学生讲解科研制图到底有什么规矩,而这本书正好补上了这一课,让读者能认识到什么样的图表才是符合科研要求的图表。

Part.2

别具一格,让科研配图“好看”起来

在学会了如何正确画好图表后,就是这本书在同类教程书中最别具一格的地方。它介绍了基本的美术配色原理,详细讲解了如何运用基础的色彩原理,来给自己的默认样式、没有色彩重点的图表进行一场 整容级的美化
如果图表使用搭配得当的颜色,就能让科研结果更加一目了然,方便论文的读者 (不管是导师,还是同行) 更好地理解数据关系和数据模式,这样的知识在同类书籍中可以说是绝无仅有的。
比如,论文内数据之间关系直接,较为密切,数量不超过5个?那就用上这个单色配色方案!
单色配色方案在色轮上的展示。
要做两组数据对比,观察数据组间差异?那就用上互补色配色方案!
互补色配色方案在色轮上的展示
要不要让数据颜色更加丰富?那就学一学等距三角配色方案和四角配色方案!
等距三角配色方案和四角配色方案在色轮上的展示
不过,作者也贴心提示:在用这两种方案时要特别注意,色彩过多可能会喧宾夺主,因此在真正运用之前,还是要 多学习案例,多思考一下吧!

Part.3

细致讲解,图表代码通通搞定

来到第二章,作者正式介绍R语言中的主要绘图工具 ggplot2
在书中,作者给出了ggplot2工具绘图的基本语法结构,这样,即使遇到再复杂的语句,也可以对照着结构表来理解:
第2章还以表格的形式清晰直观地总结了大量完整干货,比如几何对象函数分类、视觉参数通道、线形、点形、视觉效果、标度类型示例等。
以上图表只是完整干货的一部分,光是这些,就已经让人心动下单啦!


在第3-8章中,作者开始分门别类,细致地介绍每一种科研论文数据图表如何绘制。
与市面上常见的单纯讲解编程语言的教辅书不同,这本书先介绍图表种类和用法,给出图表的样例,再介绍具体代码。这样就使得我们在使用这本书的时候,不必通读全篇,大海捞针,只要找到自己需要的图表,再照着教程依样画葫芦就可以了,学习起来非常高效!
举个例子,在描述双变量数据的模式时,我们可以使用克利夫兰点图,这种图的特点是不以坐标轴的0点位置开始,使用每个类别关联值处的点来编码数据,从而使得它能更清晰地对比不同数据,使图表更易读。
书中配套资源也给出了相应的完整代码:
在运行之后,我们就能看到这段代码生成的图像,至此,你已经掌握了一种新的图表绘制方法,并且随时能把它应用到科研论文写作中去。以上的一切,不过是这本包罗万象的宝藏教程中的冰山一角。书中提到的每种科研论文的数据图表都如同上文例子一样, 搭配了全彩的配图和完整的用例,并且配套资源中还有现成可复用的代码 。下面,就再给大家列举本书中一些好看的专业图表吧。
感觉一旦拥有本书,自己的科研图表也和作者一样:

1. 规范清晰,符合学术标准







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