大家好，有不少同学留言，说希望我们系统地分享一些科研作图的知识。大家的焦虑和学习需求我非常理解；作图是科研基本素养之一，可是有些导师并未系统性地为学生普及这方面的知识。
当被放养已成常态，同学们就需要变被动学习为主动学习，自学相关知识才能脱颖而出。今后在发表文章、准备毕业答辩和参加学术报告时才不会因不懂作图束缚手脚，影响了成果的展示和与同行的有效交流。我们在科研的数据记录和成果撰写中离不开各种各样的科学作图。图形是高效的可视化信息交流方式，如果使用得当，可以帮助观者更直观地观察研究中的模型、数据以及它们之间的关系，并进一步理解数据背后所揭示的规律。
然而，很多科研小白对于图形的意义理解有偏差。觉得「论文中一定要有几个图才看起来丰富」，或是认为「图形的形式一定要高大上、炫酷才能够抓住审稿人的眼球」；这些都不是图形存在的核心意义，图形的功能就是帮助读者理解你想传达的关键信息。图形的类型、格式等形式上的因素最终都是为了信息传递而服务的，切不可本末倒置。
作图前，我们应考虑以下三点:
1. 科研图形存在的必要性
大多情况下的信息是可以用几句简单的话表达清楚的；然而当你有一堆同类型的测量数据的时候，做一个简单的表格反而更整齐和明了。
2. 手上有哪些变量？
了解我们手上数据中各种变量的类型并对其进行统计分析，能更好的帮助我们选定合适的图形类别。
3. 图形需要传递什么信息？
科学研究中的数据千千万，但论文中并不是单纯将其全部堆叠出来，这样重点不突出的图形会分散读者的注意力。优秀的图形要做到信息准确、图形要素详实且重点突出明朗。并且力争用最简洁的形式展现出来，而不是一味追求色彩或是格式上的丰富。
图形的基本构成要素:
图形的制作需要包含基本的要素和细节，这样才能向读者准确传达相关信息。通过这些图形基本要素，我们可以独立于文本内容来表达数据的基本规律，也就是说我们在读文献的过程中，抛开文本也是能够从图形中快速抓取有效信息的。因此，这些作图要素缺一不可，且必须遵从一定的格式规范，才能清晰直观地传递有效信息。
我们通过下面这个线图来介绍一下图形的基本构成要素：
▲ 图形各要素
数据「Data」是整个图形的核心部分，图形中用图标「Symbol」如不同线条，图像和颜色来区分不同变化量。图例「Legend」是对图标的一个简洁说明，用来提升图形的完整性和独立性。图例的布局要充分应用图形中的空白区域。
SCI 论文中的图形编号「Figure + Number.」和图题「Figure Caption」位于图形正下方。图形编号为阿拉伯数字，以在文中出现的先后顺序顺序递增数字。
复合图中多图共用一个标题，但每个分图需用字母标明「如a, b ,c等」。图题不仅包含横纵轴和数据的主要信息，还需要其中的各要素进行适当地说明，例如备注应实验环境或采样地点等。
含有横纵轴的数据图形中应有轴标签「
Axis Label」，横纵轴代表量的名称「X/Y Axis Label」以及单位。 横纵轴上需包含数轴刻度「Major Tick/Minor Tick」并标注数值，横轴自左向右，纵轴自下而上，由原点「Origin」开始数值逐渐递增。常用的科研图形类别:
1. 数据图，Graph
用于表现多个变量之间的关系或单一连续变量的变化趋势
▲ 数据图——散点图
2. 流程图，Chart
用于表现多个不变量之间的逻辑或流程关系
▲ 流程图——逻辑图
3. 地图，Map
用于展示被研究地区的方位，地形，研究对象分布
▲ 地图——地形图
4. 绘制图，Drawing
用于展示被研究对象的局部特征
▲ 绘制图——截面图
5. 影像图，Photograph / Image
用于展示被研究对象相关的直观影像
▲ 影像图——照片
未完待续，今天这部分介绍了科研作图时的几个基础点，下一篇文章我会介绍「
六大类科研数据图形的常见错误和注意事项」。閱讀更多 Sci投刊指導李老師 的文章
