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学术干货丨论文写作之作图基本技术

本文摘要:作为一名战斗在科研一线的研(搬)究(砖)生(工),当实验数据收集好了之后,就要开始着手准备揭晓结果,写成被你的领域同行认可的专业论文。你所有的研究结果都市用文字、图或表的形式出现出来,虽然文字和表格的作用不行替代,可是大部门研究者会更倾向于从图中获取最直观的实验效果,有时候一张图的优劣会直接影响到论文能否揭晓在高影响力的期刊上。

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作为一名战斗在科研一线的研(搬)究(砖)生(工),当实验数据收集好了之后,就要开始着手准备揭晓结果,写成被你的领域同行认可的专业论文。你所有的研究结果都市用文字、图或表的形式出现出来,虽然文字和表格的作用不行替代,可是大部门研究者会更倾向于从图中获取最直观的实验效果,有时候一张图的优劣会直接影响到论文能否揭晓在高影响力的期刊上。对于新入门的研究生们,早一点认识到作图在论文揭晓中的重要作用是十分须要的,下面小编将联合自己的履历以及众多科研大牛们的心得向大家分享论文中作图的技巧和规范。

数据图、结构示意图、流程图、实验照片、舆图等等。其中数据图和实验照片是最常见的类型,也是最能直观反映实验效果中的趋势或变量关系的工具。在我们写论文初稿时,图一般会放在最相近对应文字的地方,这样会利便查阅。

但现在许多期刊都要求将图表统一放在正文部门后面,以免正文部门被图表支解得太零星而影响阅读。因此我们在放置图片时也需要注意不要使页面内泛起太多空缺,只管把页面用图表和文字铺满。差别类型的图有差别的组成部门,下面主要说一下最常用的线图和柱状图的组成。如下:a.关于图的巨细,一般来说,判断图片巨细是否合适的基本原则是,当论文用A4纸打印出来后所有细节正好能够让人清楚地获取。

固然,在保证信息清楚的前提下,图片要尽可能的小一些。b.图中的颜色,要直到许多人都市把论文黑白打印出来阅读,所以如果重要信息是用差别颜色标出,就会让读者的明白造成未便,可是现在期刊上彩色图片也会来越受到接待,也不能说完全不行以用彩色图片,但有一点需要注意的是绝对不能仅仅因为悦目而用彩色图,所有的颜色一定要有充实的寄义。c.只要是表现平均值,请只管加上误差棒,否则会显得很不严谨。首先,每张图都应该有一个与泛起顺序对应的独立编号,如Figure 1.,Fig. 3。

而这个Figure是否可以缩写,需要凭据详细期刊的要求而定。其次,图题一般放在图的下方,而表格的题目是在上方的。最后,图题的叙述需要保证简练明晰便于明白,一般需要包罗以下内容:图中的研究工具和大致效果是什么;每张分图片、曲线或柱状的寄义;图中特殊标志、横纵坐标的寄义及单元。

需要注意的是,研究工具和大致效果一般只需要简朴的交接,在保证图片独立性的同时尽可能简练,详细细节可以在正文中详细先容。例如:当需要把几张相关的图放在一起举行对比时,就需要把多图有序地合并在一起。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,各个图中的内容必须要在图题中指明。

正文中引用其中的图片时也应该指明分图的序号,如“(Fig. 1b)”。如下图所示:柱状图主要用来比力若干组样品的某个单变量(及其平均值)。

如下图所示,这一柱状图用来比力在差别温度下经由1或2道次变形处置惩罚的镁合金的平均晶粒尺寸,直观的展示出温度对这一变形处置惩罚后晶粒巨细的影响。(1) X,Y轴的寄义需要指示清楚,尤其是X轴中每一组的名称;(2) 若X轴是以数字分组,则需要写出其单元;(3) 每一组内如果另有分组(如上图中1pass和2pass),需要在图中空缺处用对应图标指出;(4) 有一些柱状图中的误差棒也可以只标出柱外的一半,柱内的一半误差棒可以略去。这一类图主要用来展示某一研究工具样本的频率漫衍纪律,显示各组之间频数的差异,使获取的数据直观、形象地表现出来。

(1)Y轴既可以是相对的百分比,也可以是绝对的数量值。(2)为了更好相识数据的漫衍情况,X轴中的组距、组数起关键作用。分组过少,数据就很是集中;分组过多,数据就很是疏散,这就掩盖了漫衍的特征。当数据在100以内时,一般分5~12组为宜。

(3)如果分组过多,如下图所示,就不需要在X轴中标出每个bin对应的值,只需将刻度均分后在主要的值下标注即可。(4)图题中应该交接统计历程中的约束条件或其他统计谋略。这类图用两组数据组成多个坐标点,考察坐标点的漫衍,判断两变量之间是否存在某种关联或总结坐标点的漫衍模式,一般还会据此可以选择合适的函数对这些数据点举行拟合。

如下图所示:(1) 散点图中包罗的数据越多,比力的效果就越好。(2) 如果有某一个点或者某几个点偏离大多数点,也就是离群值,通过散点图可以一目了然,从而进一步分析这些离群值是否可能在建模分析中对总体发生很大影响。(3) 一般用X轴表现自变量(或者说更有可能的自变量),Y轴表现因变量。

如果两个变量之前并不存在前因结果的联系,则XY的选择可以随意分配。(4) 即便自变量为一连性变量,仍然可以使用散点图,通过散点的疏密水平和变化趋势表现二个一连变量的数量关系。(5) 如果有三个变量,而且自变量为分类变量,散点图通过对点的形状或者点的颜色来区分,就如同上图中红色和玄色点划分代表TD和RD偏向的数据点。

(6) 如果是3个变量均为一连性变量,还可以在许多统计软件中绘制高维散点图,如下图所示:这类图展示的是变量Y随变量X的函数关系。在折线图中,数据是递增还是递减、增减的速率、增减的纪律(周期性、螺旋性等)、峰值等特征都可以清晰地反映出来。所以,折线图常用来分析数据随时间的变化趋势,也可用来分析多组数据随时间变化的相互作用和相互影响。虽然都是有多个数据点组成,可是它和散点图的一个重要区别是,散点图中的数据点之间一般并没有显著的相关性,而曲线图每个数据点与紧邻点之间是相互关联的,如晶粒度-热处置惩罚时间关系曲线、应力-应变曲线等。

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如下图所示:(1)差别组的曲线最好用差别的符号或者颜色来区分,并需要在空缺处或图题中加以说明。(2)上图中其实是两大组(RD和TD两个偏向)中又分了若干小组(差别温度),差别的偏向用实心和空心符号区别,差别的温度就用差别的形状区别,这一点细节值得学习。(3)如果曲线能够体现出显着的层级结构,也可以在图中用虚线或者标志指出,这样能使效果越发直观清楚。

如下图所示:固然,另有许多其他类型甚至越发酷炫的图,不管怎么作图,原则都是为了让自己的学术结果越发直观准确的出现给大家。以上就是小编的一点心得,有不足的地方希望大家多多指教,让我们一起提高科研作图技术吧~。


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