如何画好论文结果图
一个好的科学论文图需要同时具备简洁性和一致性
简洁性
Edward Tufte认为“不管原因是什么，那些装饰中要么没有数据，要么包含冗余数据，而且通常是图表垃圾。”，任何不能为读者提供新信息的装饰都应该被禁止
- 图中的每一个元素都应当是有存在的理由的，避免不必要元素的出现
- 简洁性是有效地传递信息，不是无聊呆板
- 避免出现背景网格等混淆装饰
图表垃圾指图片中不必要或混乱的视觉元素，这些元素不会改善信息的表示，还可能造成混淆。可能包括使用过多的颜色、过多的标签、毫无意义的彩色背景、无用的网格线等
一致性
- 图的格式统一可以帮助读者更好地理解图的含义
- 在一幅图中不要使用超过两种风格，比如字体、大小和线宽
- 当图中出现不止一组数据时
- 同一组数据使用同样的颜色和形状
- 相互比较的数据使用同种大小和规模
- 标明坐标轴的名称和标签
论文不同部分的图
Introduction
论文的Introduction部分大部分情况下没有必要配图，如果需要配图，图片应当言简意赅、简洁清晰
下图是Probabilistic Verification of Network Configurations的Introduction配图
System Model
框图
- 使用的框数量尽可能少
- 用简短的功能性名称命名每个框，并且这些名称要与正文里的重要术语一致
- 保持示意图的整洁，只显示主要作用和相互作用以减少困惑
- 使用箭头指示方向
流程图
- 配色简单鲜明、重点突出
- 箭头指示明确
- 同类型的元素用同一种图例表示
- 不同类型的元素用不同的图例表示
- 数据、流程、工具、方法等需要区分
地图
- 地图背景应该尽可能精简，保留重要信息即可
- 地图上标注的数据颜色突出，能够与背景鲜明区分
ArcGIS是一个可以在线根据需要，生成不同类型地图的网站
Numerical Results
散点图
散点图有助于寻找一组数据之间的关联，可设计成二维或三维的。通过散点可画出一条最佳拟合的线以寻找变量之间的关联，通过最佳拟合过程可确定变量之间的关联的相应公式
线图
线图是科技论文中最常用的一种图，用来做动态的比较。不要把图中的内容塞得太满，但是也不要浪费空间。线图中的折线或曲线应尽量少，当线条不可避免地交叉时，要以不同的粗细或式样来区别每条曲线，显示曲线的走向。数据点之间用直线连接或拟合为最*似的*滑曲线
柱状图
柱状图是科技论文中另一种常见的图。当实验结果不存在连续性或能够以不同方式分割和比较时，柱状图优先于线图。柱形之间的宽度应一致，其间的距离相当于柱形物宽度的一半
饼形图
饼形图用来比较一个整体的各部分。以从大到小的顺序安排各部分是最有效的方法，通常把最大的一部分放在顶部
箱型图
箱型图有助于展示数据集之间的差异，尤其在描述统计学中。箱形图可以是水*或垂直的。这种类型的图通过五数综合来描述各组数据：最小值、下四分位数、中位数、上四分位数、最大值。箱形物各部分之间的空间有助于显示分散度或范围
颜色使用建议
颜色可以高亮以强调部分，区分不同种类，体现数值差异