《科研论文配图绘制指南——基于Python》Python科研论文配图绘制指南

如果你是一个经常写论文需求且有一定Python基础的人，那么这本书可能比较适合你。俗话说:一图胜千言，如果在论文中给出精准且地道的配图，往往是很重要的加分项。这也是本书的作者传递给读者的中心思想。

浅读了前三个章节，从这些章节里说下这本书的亮点：

- 第一章：配图与配色，这里的配图主要指的是线性图，其中又包含X,Y轴；X,Y标签；主刻度；次刻度与图例等。坐标轴的设计要做到布局合理且表达精准，适当的使用统计图，配图和流程图等。插图又分为矢量图和像素图，矢量图的特点就是不会随着放大而失真，EPS是常用的格式。对于像素图一般是要求大于300dpi。此外配图一般在文字的下方或右侧，颜色不要选择过明或过暗的，相近的元素要注意颜色的层次感。

- 第二章，对python常用的基础绘图库进行了介绍，首当其冲的是Matplotlib，可以使用其进行专业的绘图与设计，不过对新手不太友好；作者建议使用其优秀的第三方扩展ProPlot，而Seaborn有更多的绘图绘图风格与颜色主题，另外满足主流英文科技期刊插图绘制要求的Matplotlib风格主题库还有一个SciencePlots。

- 第三章，对单变量的图形绘制有了一个详细的介绍，如直方图，密度图，Q-Q图，P-P图，经验分布函数图等。这里使用了第二章介绍的python等库进行绘制。

通过阅读本书的前三章，可以看出作者是个经验丰富且在论文绘图方向颇有研究的一个人，相信通过阅读本书，可以自己对论文的绘图能力更上一层楼。