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如何在论文中画出漂亮的插图?

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发表于 2016-6-11 16:04:10 | 显示全部楼层 |阅读模式
经常看到别人论文中画出各种绚烂的插图,我想知道这些图都是用一些什么样的软件画出来的。比如下面给出的几张,好吧,我承认有的并不那么绚烂,但用什么样的软件比较合适呢?具体答案可以拓展到更为广远的作图领域。<br><img src="https://pic1.zhimg.com/9e4357b504b03a56267e482d72956da0_b.jpg" data-rawwidth="456" data-rawheight="439" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="456" data-original="https://pic1.zhimg.com/9e4357b504b03a56267e482d72956da0_r.jpg"><img src="https://pic2.zhimg.com/1fd75932d6dd7443ead7b9d2b7e05d6d_b.jpg" data-rawwidth="486" data-rawheight="342" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="486" data-original="https://pic2.zhimg.com/1fd75932d6dd7443ead7b9d2b7e05d6d_r.jpg"><img src="https://pic4.zhimg.com/9ee0ba66a35889d6e12effd9c5b40d3b_b.jpg" data-rawwidth="370" data-rawheight="225" class="content_image" width="370"><br><img src="https://pic3.zhimg.com/2b34f0cbaa615ba84cdc38921ce25cee_b.jpg" data-rawwidth="490" data-rawheight="300" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="490" data-original="https://pic3.zhimg.com/2b34f0cbaa615ba84cdc38921ce25cee_r.jpg">       经常看到别人论文中画出各种绚烂的插图,我想知道这些图都是用一些什么样的软件画出来的。比如下面给出的几张,好吧,我承认有的并不那么绚烂,但用什么样的软件比较合适呢?具体答案可以拓展到更为广远的作图领域。<br><img src="https://pic1.zhimg.com/9e4357b504b03a56267e482d72956da0_b.jpg" data-rawwidth="456" data-rawheight="439" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="456" data-original="https://pic1.zhimg.com/9e4357b504b03a56267e482d72956da0_r.jpg"><img src="https://pic2.zhimg.com/1fd75932d6dd7443ead7b9d2b7e05d6d_b.jpg" data-rawwidth="486" data-rawheight="342" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="486" data-original="https://pic2.zhimg.com/1fd75932d6dd7443ead7b9d2b7e05d6d_r.jpg"><img src="https://pic4.zhimg.com/9ee0ba66a35889d6e12effd9c5b40d3b_b.jpg" data-rawwidth="370" data-rawheight="225" class="content_image" width="370"><br><img src="https://pic3.zhimg.com/2b34f0cbaa615ba84cdc38921ce25cee_b.jpg" data-rawwidth="490" data-rawheight="300" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="490" data-original="https://pic3.zhimg.com/2b34f0cbaa615ba84cdc38921ce25cee_r.jpg">      什么是答案总结? 答案总结

   
  
        高能预警!!!多图杀猫!!!我是认真的!!!

首先发个链接:http://www.bugman123.com/index.html 这哥们的 visualization 能力完爆所有答案(包括我的)加起来,实在是牛逼……

==

这题目都给写成这样了,我就不指望赞了。你们就当福利好了。

这个回答里的图都是我自己画的,盗图必…… 算了你们想拿去玩就拿去吧……

看到这个问题的时候我有点纠结问题里的最后一张图是怎么画的,不过仔细看了一下我觉得应该是二维空间里画的。所以 Asymptote 和 Metapost 都可以。

对了补充一点,在我的另一个回答里(当别人问你的研究有什么实际价值的时候,你是怎么回答的?),我提到对于科研的价值,科研圈和大众的定义是不一样的。对于“漂亮的插图”也是一样。君不见大众媒体里少有数据图,就算有也是寥寥几笔,fancy 为主,使用符合当前大众审美的风格(比如现在是扁平、极简),测量从来不画 errorbar,甚至极简风格的连坐标轴都不画,一条颜色风骚的曲线牛逼闪闪。对于大众来说,看起来牛逼、fancy 才是漂亮。但是在科研圈里显然不是这样,而且不同的学科之间对图的严谨、清晰程度的要求也不一样。所以单纯地说一个插图“漂亮”其实没什么意义。

——————————————
正文:

我觉得这个问题让我答简直太合适了…… 只要是用来画图的玩意我基本都用过,也都会。这个回答主要介绍工具,为什么不说方法呢?因为感觉好像没什么好说的,你觉得什么地方难看,改一下就行了啊…… 从最简单的开始吧。


  • 菜鸟级:

Matlab, MathematicaR 就不说了。

Python 有个著名的库叫 Matplotlib, 主要用来数据作图,但本身带有层次较低的 API, 原则上可以用来画任意种类的图。这玩意自带 TeX 数学语法。数据作图效果这样:



丧病一点可以这样:
这种牛逼闪闪的等高线也是小意思~~这种牛逼闪闪的等高线也是小意思~~


这么多点也是没问题的:

这玩意极其的灵活,比如 Mathematica 有个功能就是画函数曲线的时候自动选择合适的采样率,斜率或者曲率比较大的地方会自动使用高采样率。于是我在 Python 里也实现了一个,这样就可以用 Matplotlib 无脑画函数曲线了,比如这样:

Gnuplot. 纯画图方面与 Matplotlib 不相上下,优点是快,超级快。图就不放了,和 Matplotlib 差不多。


  • 普通级:

Metapost. 脱离菜鸟级以后,我们离开了 API 和程序的地盘,开始撸绘图语言。首先当然要介绍大名鼎鼎的 Metapost. 这货的历史最早要追溯到 Knuth 大神设计的 Metafont, 但是 Metafont 是用来制作字体的,于是一帮人仿照 Metafont 设计了通用绘图语言 Metapost. 写程序画图相对于使用 GUI 工具来说最大的好处就是可以精确地控制,和自动化。这种绘图语言尤其适合画示意图。还是上图吧……



费曼图什么的简直就是不在话下…… 其实我是不太明白为什么有些软件画出的费曼图那么难看的……

然后这是我用 Metapost 给我的统计力学笔记撸的封面:

Asymptote. 有一小撮人用 Metapost 不爽,毕竟语法太古老了,于是搞出了类 C++ 语法的面向对象语言 Asymptote, 也是醉了…… 除了写出来比 metapost 好看一些意外,基本上差不多:



初中几何题都是可以的。

这玩意比较逆天的功能是 3D 矢量作图~~ 你看我这么一比划,你不就知道面心立方
的晶胞是什么样的了么~~
继续继续
嗯,还有好多图懒得找了,Asymptote 就先这样吧。嗯,还有好多图懒得找了,Asymptote 就先这样吧。

……
……
……

  • 地狱级:

这个级别的工具当之无愧地给了 Postscript 这个基于堆栈的底层页面描述语言,这个语言是如此的强大,以至于 Adobe 后来不得不发展了简化版(更易于实现):EPS 和 PDF.  这个语言的神奇之处就是它底层到用户几乎忘了它的存在,但同时它写起来却不是很费劲。如果你玩过 RPN 计算器,就很容易理解 PS 的逻辑。这玩意最大的好处它的语法十分简单,无论你用什么语言来计算,都可以方便地生成 PS 代码,而不需要考虑你用的语言是否有好用的绘图 API. 比如我之前玩元胞自动机的时候就可以用计算的代码直接生成图形:
放大一点可以看到我在图上直接写了格点的编号,方便调试~~放大一点可以看到我在图上直接写了格点的编号,方便调试~~


  • 奇葩级:

最后这个级别主要是给一些特殊用途的工具。

Graphviz. 这是一个图可视化工具包,可以可视化各种无向图和有向图。前几天我刚刚用它画过一个流程图:

Blender. 这是一个自由的通用 3D 建模/着色/渲染/动画套件,我基本上是看着它一点点从一个土了吧唧的山寨三维软件逐渐进化成现在 Maya 级别的 3D 套件的。你们都在 Nature 杂志上见过那种很漂亮很 Fancy 但其实没什么用的三维渲染图对吧?我只能说…… 他们如果雇我画图的话会更漂亮更 fancy…

不过在放 fancy 图以前,先放个看起来不那么 fancy 的:
画这个图以前我以为在 Blender 里面放几个立方体几个球打开卡通渲染就行了……画这个图以前我以为在 Blender 里面放几个立方体几个球打开卡通渲染就行了……
……
……
……
我简直就是拿衣服。这货最后用了三个渲染层才搞定…… 如果有人知道更简单的方法请告诉我……

下面放 fancy 图~~
小清新洛伦兹吸引子:

小清新某分子:这张图的源文件(分子略不同,注意有三个 scenes 需要渲染):这张图的源文件(分子略不同,注意有三个 scenes 需要渲染):https://drive.google.com/file/d/0B9ybmL_hSiV-U2NBQUxCLXJ4ejQ/view?usp=sharing


嗯,就先这样吧~~ 想起什么再更新……

更新:

Pov-ray: 好像还没有回答里提及这个。这是一个场景描述语言 + 渲染器,那个渲染器还是不错的,就是比较慢。这玩意有两种用法:

  • 当渲染器用,主要是在别的 3D 软件中把场景导出成 pov 文件,然后直接渲染,没什么技术含量
  • 把数学公式写进去画曲面。这个玩法比较特别,配合 pov 强大的渲染器可以撸一些非常怪异的东东,但是…… Blender 是有 Python API 的,所以其实 Pov-ray 能撸的 Blender 都能撸。我之前有一段时间特别痴迷这个,后来发现然并卵,用 Blender 就行了……
最后再把之前那个链接发一下:http://www.bugman123.com/index.html 实在是太牛逼,不服不行……  
         遇到安装问题的请尝试Anaconda这个Python发行版。下载安装后直接使用即可,它几乎预装了所有要用到的科学计算及可视化的库。

有盆友在评论里说希望能有完整的教程,确实就这个答案来说,离实际使用还有很大的距离,网上相关的中文资料也不多。不过真要写起来这个答案也装不下,况且写在这个问题下也不是很恰当。等到那天我有专栏了再说吧,到时候也许会写一个关于可视化的系列教程。

=======分割线======

强烈推荐 Python 的绘图模块 matplotlib: python plotting 。画出来的图真的是高端大气上档次,低调奢华有内涵~ 适用于从 2D 到 3D,从标量到矢量的各种绘图。能够保存成从 eps, pdf 到 svg, png, jpg 的多种格式。并且 Matplotlib 的绘图函数基本上都与 Matlab 的绘图函数名字都差不多,迁移的学习成本比较低。开源免费。如图所示(题目描述中的图在最后):
(以下图片均引用自 Thumbnail gallery )

像这种普通的函数图象:
  1. plt.fill(x, y1, 'b', x, y2, 'r', alpha=0.3)
复制代码


以及这种 Scatter 图(中文不知道该怎么说…):
  1. plt.scatter(x, y, s=area, alpha=0.5)
复制代码


精致的曲线,半透明的配色。都显出你那高贵冷艳的X格,最重要的是只需一行代码就能搞定。从此以后再也不用忍受 Matlab以及GNUPlot 中那蛋疼的配色了。

想画 3D 数据?没有问题 (不过用 mayavi 可能更方便一些):
  1. ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=8, cstride=8, alpha=0.3)
  2. cset = ax.contourf(X, Y, Z, zdir='z', offset=-100, cmap=cm.coolwarm)
  3. cset = ax.contourf(X, Y, Z, zdir='x', offset=-40, cmap=cm.coolwarm)
  4. cset = ax.contourf(X, Y, Z, zdir='y', offset=40, cmap=cm.coolwarm)
复制代码

四行代码你就能拥有(后三行是画坐标平面上的等高线,严格的额说还是一行)。

除此以外,不过你是矢量场,网络还是什么奇葩的需求都能够搞定:
  1. plt.streamplot(X, Y, U, V, color=U, linewidth=2, cmap=plt.cm.autumn)
  2. plt.colorbar()
复制代码


  1. plt.triplot(x, y, triangles, 'go-')
  2. plt.title('triplot of user-specified triangulation')
  3. plt.xlabel('Longitude (degrees)')
  4. plt.ylabel('Latitude (degrees)')
复制代码


  1. ax = plt.subplot(111, polar=True)
  2. bars = ax.bar(theta, radii, width=width, bottom=0.0)
复制代码


这还没完,Matplotlib 还支持Latex公式的插入,当别人画的图还是这个样子的时候(以下图片引用自Matplotlib Tutorial(译))
你能够把它变成这个样子:你能够把它变成这个样子:
如果再搭配上 IPython 作为运行终端(这张图是自己的~):如果再搭配上 IPython 作为运行终端(这张图是自己的~):

简直就是神器啊,有木有!
心动不如行动,还等什么?
(奉上教程一篇 Matplotlib Tutorial(译))


==== Update: 2013-9-18 18:04 ====
经@许铖同学提醒,再补充一句,matplotlib 还可以话 xkcd 风格的图呦~

(图片引用自网络)(图片引用自网络)

此外结合 IPython Notebook 后更多精彩内容,请看http://nbviewer.ipython.org/

==== Update: 2013-9-19 20:04 ====
如果嫌安装麻烦并且恰好在 Windows 系统下的话可以尝试Python的一个发行版winpython -      Portable Scientific Python 2/3 32/64bit Distribution for Windows。

==== Update: 2013-10-1 23:45 ====
鉴于@van li同学质疑 matplotlib 是否能画出题目中所示的图像,我在这里将题目中的图像用 matplotlib 画出来如下:

代码在此处:代码在此处:https://gist.github.com/coldfog/c479124328fc6bb8b789
代码在此处:代码在此处:https://gist.github.com/coldfog/5da63a6958fc0a949b52

======== 2014.5.10更新======

看到楼下有人说配色和好看,唉....那我也贴几个吧...只不过当初限于篇幅没有写而已。

首先,python 有一个专门的配色包jiffyclub/brewer2mpl 路 GitHub,提供了从美术角度来讲的精美配色(戳这里感受ColorBrewer: Color Advice for Maps)。
此外还有一些致力于美化绘图的库,用起来也都非常方便,比如olgabot/prettyplotlib 路 GitHub。

废话不多说,上图就是王道。
(一下图片来源网络)

有人可能会说需要复杂的设置,其实也不用。比如上边这幅图,只需要多加一个参数就好:
  1. cmap=brewer2mpl.get_map('RdBu', 'diverging', 8, reverse=True).mpl_colormap,
复制代码

楼下说到统计绘图。嘛 seaborn (https://github.com/mwaskom/seaborn) 是一个调用 matplotlib 的统计绘图库,上图:
代码一行,后边的几乎都是一行,没做其他设置,默认就这样。我就不贴其他的代码了:代码一行,后边的几乎都是一行,没做其他设置,默认就这样。我就不贴其他的代码了:
  1. g = sns.jointplot(x1, x2, kind="kde", size=7, space=0)
复制代码


这还有个更炫酷的可交互式的绘图,大家自己戳开看吧http://nbviewer.ipython.org/github/plotly/python-user-guide/blob/master/s0_getting-started/s0_getting-started.ipynb

哼哼,完爆了吧~~~~\(≧▽≦)/~  
        <div class="zm-editable-content clearfix"> 入睡失败,排版强迫星人乱入歪题,安利一下自己的绘图思路和经历。

  • 论文插图终归是内容导向,数据少/逻辑简单很难画出炫酷的图;
  • 专业图尽量用对应的专业软件画;
  • 大力出奇迹,插图最终效果跟投入的时间成本(学习软件+绘制+调试)成正比,只要耐心好学多尝试,哪怕MS的Office系列也不会让你失望;
  • 绘图最重要的是专业性,其次关注“矢量+配色+字体+布局”;
  • 有时瓶颈在于思路而非工具,做科研的多浏览Nature和Science,有很多值得借鉴的绘图方案;
  • 有精力就再去学学AI和PS吧,后期如虎添翼。

按时间倒序和使用频率介绍我主要使用的绘图软件,专业相关度较高。图片引用来源均已标明,其余为自己绘制,如有侵权麻烦告知(图片放大观看可还原绘图软件输出效果)。

1. gnuplot
刚完成的硕士论文主要用了LaTeX+gnuplot,gnuplot胜在免费、绘图效果清爽、专业认可,输出终端多样化,插值优化做得也不错,用下来感觉基本可替代Matlab系和Origin,学习成本不低。

  • 简单的2D图可以画成这样




  • 复杂一点的信息图/3D函数/极坐标图/pm3d自然也不在话下
推荐博客http://blog.sciencenet.cn/blog-373392-535918.html的教程,非常适合新手快速入门。
图片来源:图片来源:http://blog.sciencenet.cn/blog-373392-535918.html


2. PowerPoint
只有想不到,没有画不了,比起其他软件现成的模型模块,用PowerPoint造轮子的优点在于细节由自己掌控。学习成本低,个人发挥空间大!

  • 反应器示意图
用简单的形状和线条拼接,自由度高,细节突出(恩,我就是不习惯用Visio)。这张构图有参照对象,绘图时间控制在半小时左右。


  • 原理示意图
PowerPoint作图方式胜在可视化、直观和简便,可量产各种扁平化(个人喜好)示意图。
Nature、Science上的插图偏立体风,通过多图形多色块套用和“填充效果”中的“渐变”即可实现(参数怎么调很考究)。下面这张只花了十分钟,要进一步改进可细化DNA结构,再给通道中的截面加上多重线性渐变。Nature、Science上的插图偏立体风,通过多图形多色块套用和“填充效果”中的“渐变”即可实现(参数怎么调很考究)。下面这张只花了十分钟,要进一步改进可细化DNA结构,再给通道中的截面加上多重线性渐变。


  • 彩色信息图
如果需要用多色块表达内容,在协调颜色搭配时Office的优势尽显(用命令行和RGB代码调试的懂我)。


  • 多内容拼接
下面这张幻灯片用Origin作图+PowerPoint拼装,内容不打码,论文已发Metabolic Engineering。


3. Origin
使用时间最长的数据绘图软件,在普通工科院系Origin就是专业论文绘图标配。功能丰富全面,多图层在2D数据处理上非常实用(3D的没画过),简单画画容易上手,深入之后学习曲线开始变得平缓。由于渲染效果和自由度的限制,画出的图都有一种标志性的浓郁的Origin风。操作系统不太友好、易崩溃,只支持Windows系统。学习成本中等!
图片来源:图片来源:OriginLab - Origin and OriginPro

重申一遍,图层叠加+矢量图输出+可视化操作足以满足工科生基本需求了,贪多嚼不烂。


4. Matlab
工科生必备软件,工具包实在强大,数学实验、反应模拟、系统优化各种课程都离不开它。但在绘图方面硬伤也很明显,锯齿现象明显、字体/坐标轴和3D配色简直要逼死强迫症……研究生阶段搞定优化大作业拿了前3%后就把Matlab扔了。学习成本中等!

恩,matlab的画风大家都很熟悉了。
图片来源:图片来源:Team:NCTU Formosa/modeling

5. 提到Matlab就想起了本科虐人的COMSOL和化学反应工程模块,也印证了文首观点“专业图要用专业软件”,COMSOL的强大在于多场耦合功能突出和各种自定义PDE方程、边界和平衡条件设置简便,系统相对友好(并不)。我最好的朋友出国前把他的真传——一本砖头那么厚的COMSOL tutorial送给了我,后来我再也没做过仿真模拟,而他去了美国的COMSOL工作(这才是我安利的原因,Doge脸),下图是本科做过的一个案例,自己的图找不到了……学习成本高!
图片来源:图片来源:Radial Effects in Tubular Reactors


6. Circos
最近新上手的利器,为绘制全基因组特征圈图而生的信息图软件,实际上可用来画各种圈状信息图,功能强大令人咋舌,配色美观耐看(开发者毕竟是专职摄影师),不太方便的是需要安装Perl运行,学习成本中等,国内教程少。
恩,简陋版的是我的论文图片。恩,简陋版的是我的论文图片。

图片来源:Genomic Data // CIRCOS Circular Genome Data Visualization


7. SnapGene
画质粒的软件用过不少,SimVector/Plasmid Processor/pDRAW32/Gene Construction Kit/Ape等等,从功能集成和输出效果来看,还是SnapGene更胜一筹,操作设计也做得很赞,学习成本低。

商业化质粒可直接查询Vector Database,细节做得相当考究,可编辑余地适中。



8. 化学式绘图软件优先级:ChemDraw>tikz的chemfig包 >PowerPoint(黑历史),学习成本低。补充一句,下面第一张分子式是我组会报告上画的,键角键长不符合正式投稿的美国化学会(ACS)期刊的化学式统一格式——ACS1996标准,使用ChemDraw的话直接在“file”或者“object”中选择“Apply object settings from”选项则可一键改成ACS1996和其他一些杂志要求的标准格式。

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