原标题：论文写作之作图基本技术-辑思编译
作为一名战役在科研一线的研（搬）究（砖）生（工），当试验数据搜集好了之后，就要开端着手预备宣布作用，写成被你的范畴同行认可的专业论文。你一切的研讨作用都会用文字、图或表的方式出现出来，尽管文字和表格的作用不行代替，可是大部分研讨者会更倾向于从图中获取最直观的试验效果，有时候一张图的好坏会直接影响到论文能否宣布在高影响力的期刊上。关于新入门的研讨生们，早一点认识到作图在论文宣布中的重要作用是十分必要的，下面小编将结合自己的经历以及许多科研大牛们的心得向咱们共享论文中作图的技巧和标准。
1. 图的品种：
数据图、结构示意图、流程图、试验相片、地图等等。其间数据图和试验相片是最常见的类型，也是最能直观反映试验效果中的趋势或变量联络的东西。
2. 图的方位：
在咱们写论文初稿时，图一般会放在最附近对应文字的当地，这样会便利查阅。但现在许多期刊都要求将图表一致放在正文部分后边，避免正文部分被图表分割得太零星而影响阅览。因而咱们在放置图片时也需求留意不要使页面内出现太多空白，尽量把页面用图表和文字铺满。
3. 图的构成：
不同类型的图有不同的组成部分，下面首要说一下最常用的线图和柱状图的构成。如下：
关于图片的几点阐明：
a.关于图的巨细，一般来说，判别图片巨细是否适宜的基本准则是，当论文用A4纸打印出来后一切细节正好能够让人清楚地获取。当然，在确保信息清楚的前提下，图片要尽或许的小一些。
b.图中的色彩，要直到许多人都会把论文是非打印出来阅览，所以假如重要信息是用不同色彩标出，就会让读者的了解形成不方便，可是现在期刊上五颜六色图片也会来越遭到欢迎，也不能说完全不行以用五颜六色图片，但有一点需求留意的是肯定不能只是由于美观而用五颜六色图，一切的色彩必定要有充沛的意义。
c.只要是表明均匀值，请尽量加上差错棒，否则会显得很不谨慎。
4. 图的标题(Legends or Captions):
首要，每张图都应该有一个与出现次序对应的独立编号，如Figure 1.，Fig. 3。而这个Figure是否能够缩写，需求依据具体期刊的要求而定。其次，图题一般放在图的下方，而表格的标题是在上方的。最终，图题的叙说需求确保简练明了便于了解，一般需求包括以下内容：图中的研讨方针和大致效果是什么；每张分图片、曲线或柱状的意义；图中特别符号、横纵坐标的意义及单位。需求留意的是，研讨方针和大致效果一般只需求简略的告知，在确保图片独立性的一同尽或许简练，具体细节能够在正文中具体介绍。例如：
5. 图的兼并：
当需求把几张相关的图放在一同进行比照时，就需求把多图有序地兼并在一同。这些图将共用一个图题，每张分图一般用a,b,c或A,B,C标号，各个图中的内容有必要要在图题中指明。正文中引证其间的图片时也应该指明分图的序号，如“（Fig. 1b）”。如下图所示：
6. 常见图形的作图关键
A. 柱状图(Bar Graph)
柱状图首要用来比较若干组样品的某个单变量（及其均匀值）。如下图所示，这一柱状图用来比较在不同温度下经过1或2道次变形处理的镁合金的均匀晶粒尺度，直观的展现出温度对这一变形处理后晶粒巨细的影响。
留意：
(1) X,Y轴的意义需求指示清楚，尤其是X轴中每一组的称号；
(2) 若X轴是以数字分组，则需求写出其单位；
(3) 每一组内假如还有分组（如上图中1pass和2pass），需求在图中空白处用对应图标指出；
(4) 有一些柱状图中的差错棒也能够只标出柱外的一半，柱内的一半差错棒能够省略。
B. 频率直方散布图(Frequency Histogram)
这一类图首要用来展现某一研讨方针样本的频率散布规则，显现各组之间频数的不同，使获取的数据直观、形象地表明出来。
留意：
(1)Y轴既能够是相对的百分比，也能够是肯定的数量值。
(2)为了更好了解数据的散布状况，X轴中的组距、组数起关键作用。分组过少，数据就十分会集；分组过多，数据就十分涣散，这就掩盖了散布的特征。当数据在100以内时，一般分5~12组为宜。
(3)假如分组过多，如下图所示，就不需求在X轴中标出每个bin对应的值，只需将刻度均分后在首要的值下标示即可。
(4)图题中应该告知计算过程中的约束条件或其他计算战略。
C. 散点散布图(X,Y Scatterplot)
这类图用两组数据构成多个坐标点，调查坐标点的散布，判别两变量之间是否存在某种相关或总结坐标点的散布形式，一般还会据此能够挑选适宜的函数对这些数据点进行拟合。如下图所示：
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留意：
(1) 散点图中包括的数据越多，比较的作用就越好。
(2) 假如有某一个点或许某几个点违背大多数点，也便是离群值，经过散点图能够一望而知，然后进一步剖析这些离群值是否或许在建模剖析中对整体发生很大影响。
(3) 一般用X轴表明自变量（或许说更有或许的自变量），Y轴表明因变量。假如两个变量之前并不存在来龙去脉的联络，则XY的挑选能够随意分配。
(4) 即使自变量为连续性变量，依然能够运用散点图，经过散点的疏密程度和改变趋势表明二个连续变量的数量联络。
(5) 假如有三个变量，而且自变量为分类变量，散点图经过对点的形状或许点的色彩来差异，就如同上图中赤色和黑色点别离代表TD和RD方向的数据点。
(6) 假如是3个变量均为连续性变量，还能够在许多计算软件中制作高维散点图
D. 折/曲线图(X,Y Line Graph)
这类图展现的是变量Y随变量X的函数联络。在折线图中，数据是递加仍是递减、增减的速率、增减的规则（周期性、螺旋性等）、峰值等特征都能够明晰地反映出来。所以，折线图常用来剖析数据随时刻的改变趋势，也可用来剖析多组数据随时刻改变的彼此作用和彼此影响。尽管都是有多个数据点构成，可是它和散点图的一个重要差异是，散点图中的数据点之间一般并没有显着的相关性，而曲线图每个数据点与紧邻点之间是彼此相关的，如晶粒度-热处理时刻联络曲线、应力-应变曲线等。如下图所示：
留意：
(1)不同组的曲线最好用不同的符号或许色彩来差异，并需求在空白处或图题中加以阐明。
(2)上图中其实是两大组（RD和TD两个方向）中又分了若干小组（不同温度），不同的方向用实心和空心符号差异，不同的温度就用不同的形状差异，这一点细节值得学习。
(3)假如曲线能够体现出显着的层级结构，也能够在图顶用虚线或许符号指出，这样能使效果愈加直观清楚。
当然，还有许多其他类型乃至愈加酷炫的图，不管怎么作图，准则都是为了让自己的学术作用愈加直观精确的出现给咱们。以上便是小编的一点心得，有缺乏的当地期望咱们多多指教，让咱们一同进步科研作图技术吧
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