科研绘图助手

创建符合学术出版标准的高质量图表。

工作流程

1. 明确图表类型和数据来源
2. 选择合适的绘图工具
3. 应用学术样式和配色
4. 输出符合期刊要求的格式

图表类型指南

统计图表

科学可视化

SciencePlots（一行代码变身期刊级图表）

# 安装: pip install scienceplots
import scienceplots
import matplotlib.pyplot as plt

# IEEE风格（自动应用所有IEEE格式规范）
plt.style.use(['science', 'ieee'])

# Nature风格
plt.style.use(['science', 'nature'])

# Science期刊风格
plt.style.use(['science', 'science'])

# 色盲友好（与其他样式叠加使用）
plt.style.use(['science', 'ieee', 'colorblind'])

# CJK字体支持（中文/日文/韩文）
plt.style.use(['science', 'cjk-sc-font'])  # 简体中文

# 可堆叠样式组合示例
plt.style.use(['science', 'ieee', 'no-latex'])  # 无需安装LaTeX

# 完整示例
with plt.style.context(['science', 'ieee']):
    fig, ax = plt.subplots(figsize=(3.5, 2.5))
    ax.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16], label='$y = x^2$')
    ax.legend()
    ax.set_xlabel('$x$')
    ax.set_ylabel('$y$')
    fig.savefig('figure.pdf', bbox_inches='tight')

SciencePlots v2.2.1 支持的样式（50+期刊预设）：

• 基础：science, ieee, nature, scatter, high-vis
• 期刊：acs, rsc, aip, std-colors
• 辅助：colorblind, bright, no-latex, cjk-sc-font

期刊格式规范

IEEE格式规范

# IEEE双栏论文图表尺寸
SINGLE_COLUMN = (3.5, 2.5)   # 单栏: 3.5 inches
DOUBLE_COLUMN = (7.16, 4.0)  # 双栏: 7.16 inches

# IEEE字体要求
plt.rcParams.update({
    'font.family': 'serif',
    'font.serif': ['Times New Roman'],
    'font.size': 8,
    'axes.labelsize': 8,
    'axes.titlesize': 9,
    'xtick.labelsize': 7,
    'ytick.labelsize': 7,
    'legend.fontsize': 7,
    'figure.dpi': 300,
})

Nature / Science 格式规范

# Nature图表规范
NATURE_SINGLE = (89/25.4, 60/25.4)   # 89mm单栏
NATURE_DOUBLE = (183/25.4, 120/25.4) # 183mm双栏

NATURE_STYLE = {
    'font.family': 'sans-serif',
    'font.sans-serif': ['Helvetica', 'Arial'],
    'font.size': 7,
    'axes.labelsize': 7,
    'xtick.labelsize': 6,
    'ytick.labelsize': 6,
    'legend.fontsize': 6,
    'figure.dpi': 300,
    'lines.linewidth': 0.75,
}

ACS / RSC 化学期刊规范

# ACS图表规范
ACS_SINGLE = (3.25, 2.25)  # 3.25 inches单栏
ACS_DOUBLE = (7.0, 4.5)    # 7 inches双栏
ACS_STYLE = {
    'font.family': 'sans-serif',
    'font.sans-serif': ['Arial', 'Helvetica'],
    'font.size': 8,
    'axes.labelsize': 8,
    'xtick.labelsize': 7,
    'ytick.labelsize': 7,
    'legend.fontsize': 7,
}

# RSC图表规范
RSC_SINGLE = (8.0/2.54, 5.5/2.54)  # 8cm单栏
RSC_DOUBLE = (17.0/2.54, 8.5/2.54) # 17cm双栏

Elsevier 图表规范

# Elsevier图表规范
ELSEVIER_SINGLE = (90/25.4, 60/25.4)   # 90mm单栏
ELSEVIER_DOUBLE = (190/25.4, 120/25.4) # 190mm双栏
ELSEVIER_STYLE = {
    'font.size': 8,
    'axes.labelsize': 9,
    'xtick.labelsize': 8,
    'ytick.labelsize': 8,
}

Python绘图模板

基础设置（含字体嵌入最佳实践）

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import numpy as np

# 字体嵌入（确保PDF/EPS中字体可嵌入，避免投稿问题）
plt.rcParams['pdf.fonttype'] = 42   # TrueType字体嵌入PDF
plt.rcParams['ps.fonttype'] = 42    # TrueType字体嵌入PS/EPS

# 学术风格初始化
def setup_academic_style():
    plt.style.use('seaborn-v0_8-whitegrid')
    plt.rcParams.update({
        'font.family': 'serif',
        'font.serif': ['Times New Roman', 'DejaVu Serif'],
        'mathtext.fontset': 'stix',
        'axes.linewidth': 0.8,
        'axes.edgecolor': '#333333',
        'grid.linewidth': 0.5,
        'grid.alpha': 0.3,
        'figure.dpi': 300,
        'savefig.dpi': 300,
        'savefig.bbox': 'tight',
        'savefig.pad_inches': 0.05,
        'pdf.fonttype': 42,
        'ps.fonttype': 42,
    })

常用图表示例

# 带误差棒的柱状图
def bar_with_error(data, labels, errors, ylabel, figsize=(3.5, 2.5)):
    fig, ax = plt.subplots(figsize=figsize)
    x = np.arange(len(labels))
    bars = ax.bar(x, data, yerr=errors, capsize=3,
                  color=COLORS['primary'], edgecolor='black', linewidth=0.5)
    ax.set_xticks(x)
    ax.set_xticklabels(labels)
    ax.set_ylabel(ylabel)
    ax.spines['top'].set_visible(False)
    ax.spines['right'].set_visible(False)
    return fig, ax

# 多组折线图
def multi_line(x, y_list, labels, xlabel, ylabel, figsize=(3.5, 2.5)):
    fig, ax = plt.subplots(figsize=figsize)
    for i, (y, label) in enumerate(zip(y_list, labels)):
        ax.plot(x, y, marker=MARKERS[i], label=label,
                color=PALETTE[i], linewidth=1.5, markersize=4)
    ax.set_xlabel(xlabel)
    ax.set_ylabel(ylabel)
    ax.legend(frameon=False)
    ax.spines['top'].set_visible(False)
    ax.spines['right'].set_visible(False)
    return fig, ax

Statannotations 统计显著性标注

# 安装: pip install statannotations
from statannotations.Annotator import Annotator
import seaborn as sns

fig, ax = plt.subplots(figsize=(4, 3))
data = ...  # 你的数据 DataFrame

# 绘制箱线图
order = ['Group A', 'Group B', 'Group C']
sns.boxplot(x='group', y='value', data=data, order=order, ax=ax)

# 添加统计显著性标注
pairs = [('Group A', 'Group B'), ('Group A', 'Group C'), ('Group B', 'Group C')]
annotator = Annotator(ax, pairs, data=data, x='group', y='value', order=order)
annotator.configure(test='Mann-Whitney', text_format='star', loc='outside')
annotator.apply_and_annotate()

plt.tight_layout()

Plotly 交互式科学可视化

import plotly.graph_objects as go
import plotly.express as px

# 3D散点图
fig = px.scatter_3d(df, x='x', y='y', z='z',
                    color='category', size='weight',
                    title='3D Scientific Visualization')
fig.update_layout(
    scene=dict(
        xaxis_title='X Axis',
        yaxis_title='Y Axis',
        zaxis_title='Z Axis',
    )
)

# HTML导出（用于网页/演示）
fig.write_html('interactive_figure.html')

# 静态图导出（需要安装 kaleido）
# pip install kaleido
fig.write_image('figure.pdf', width=700, height=500)
fig.write_image('figure.png', width=1400, height=1000, scale=2)

# Sankey流向图
fig_sankey = go.Figure(data=[go.Sankey(
    node=dict(
        pad=15,
        thickness=20,
        line=dict(color='black', width=0.5),
        label=['A', 'B', 'C', 'D'],
        color='blue'
    ),
    link=dict(
        source=[0, 1, 0, 2],
        target=[2, 3, 3, 3],
        value=[8, 4, 2, 8]
    )
)])

Plotnine (Python ggplot2)

# 安装: pip install plotnine
from plotnine import (ggplot, aes, geom_point, geom_line, geom_bar,
                       facet_wrap, theme_classic, labs, scale_color_brewer)
import pandas as pd

# 基础散点图（Grammar of Graphics语法）
p = (ggplot(df, aes('x', 'y', color='group'))
     + geom_point(size=2, alpha=0.7)
     + geom_line()
     + facet_wrap('~condition', ncol=2)  # 分面图
     + theme_classic()
     + labs(title='Title', x='X Label', y='Y Label', color='Group')
     + scale_color_brewer(type='qual', palette='Set1')
)

# 保存为高分辨率图像
p.save('figure.pdf', width=7, height=5, units='in', dpi=300)

高级图表类型

雷达图 / 蜘蛛图

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def radar_chart(categories, values_list, labels, figsize=(5, 5)):
    N = len(categories)
    angles = [n / float(N) * 2 * np.pi for n in range(N)]
    angles += angles[:1]

    fig, ax = plt.subplots(figsize=figsize, subplot_kw=dict(polar=True))

    for values, label in zip(values_list, labels):
        values += values[:1]
        ax.plot(angles, values, linewidth=2, linestyle='solid', label=label)
        ax.fill(angles, values, alpha=0.1)

    ax.set_xticks(angles[:-1])
    ax.set_xticklabels(categories, size=9)
    ax.legend(loc='upper right', bbox_to_anchor=(1.3, 1.1))
    return fig, ax

分面图 (Facet Grid)

import seaborn as sns

# Seaborn FacetGrid
g = sns.FacetGrid(df, col='condition', row='group',
                  height=2.5, aspect=1.2)
g.map_dataframe(sns.scatterplot, x='x', y='y', alpha=0.6)
g.add_legend()
g.set_axis_labels('X Label', 'Y Label')
g.set_titles(col_template='{col_name}', row_template='{row_name}')

瀑布图

def waterfall_chart(values, labels, figsize=(6, 4)):
    fig, ax = plt.subplots(figsize=figsize)
    cumulative = 0
    bottoms = []
    for i, (val, lbl) in enumerate(zip(values, labels)):
        color = '#2ECC71' if val >= 0 else '#E74C3C'
        ax.bar(i, abs(val), bottom=min(cumulative, cumulative + val),
               color=color, edgecolor='white', linewidth=0.5)
        cumulative += val
        bottoms.append(cumulative)
    ax.set_xticks(range(len(labels)))
    ax.set_xticklabels(labels, rotation=45, ha='right')
    ax.spines['top'].set_visible(False)
    ax.spines['right'].set_visible(False)
    return fig, ax

甜甜圈图

def donut_chart(values, labels, colors=None, figsize=(5, 5)):
    fig, ax = plt.subplots(figsize=figsize)
    wedges, texts, autotexts = ax.pie(
        values, labels=labels, colors=colors,
        autopct='%1.1f%%', startangle=90,
        wedgeprops={'linewidth': 2, 'edgecolor': 'white'}
    )
    # 甜甜圈效果
    centre_circle = plt.Circle((0, 0), 0.6, fc='white')
    ax.add_patch(centre_circle)
    ax.set_aspect('equal')
    return fig, ax

配色方案

详细配色方案见 references/color-palettes.md

快速参考

# 学术常用配色
ACADEMIC_COLORS = {
    'blue': '#0077BB',
    'orange': '#EE7733',
    'green': '#009988',
    'red': '#CC3311',
    'purple': '#AA3377',
    'grey': '#BBBBBB',
}

# 色盲友好配色 (Paul Tol)
COLORBLIND_SAFE = ['#4477AA', '#EE6677', '#228833', '#CCBB44', '#66CCEE', '#AA3377']

# 期刊常用渐变
SEQUENTIAL = plt.cm.viridis  # 单色渐变
DIVERGING = plt.cm.RdBu_r    # 双向渐变

输出规范（矢量图最佳实践）

# 保存为多种格式（含字体嵌入）
def save_figure(fig, name, formats=['pdf', 'png', 'svg']):
    # 确保字体嵌入（避免投稿时字体缺失问题）
    plt.rcParams['pdf.fonttype'] = 42
    plt.rcParams['ps.fonttype'] = 42

    for fmt in formats:
        fig.savefig(f'{name}.{fmt}',
                    dpi=300 if fmt == 'png' else None,
                    bbox_inches='tight',
                    pad_inches=0.05,
                    transparent=True if fmt in ['pdf', 'svg'] else False)
        print(f'Saved: {name}.{fmt}')

R ggplot2 模板

library(ggplot2)
library(ggthemes)

# IEEE风格主题
theme_ieee <- function() {
  theme_minimal(base_size = 8, base_family = "serif") +
    theme(
      panel.grid.minor = element_blank(),
      panel.grid.major = element_line(linewidth = 0.3, color = "grey80"),  # ggplot2 >= 3.4.0
      axis.line = element_line(linewidth = 0.5),
      legend.position = "bottom",
      plot.title = element_text(size = 9, face = "bold"),
      axis.title = element_text(size = 8),
      legend.text = element_text(size = 7)
    )
}

# 保存图表（嵌入字体）
ggsave("figure.pdf", width = 3.5, height = 2.5, units = "in", dpi = 300,
       device = cairo_pdf)  # cairo_pdf 确保字体嵌入

常见问题解决

中文显示

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei', 'Microsoft YaHei', 'WenQuanYi Micro Hei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

# 或使用 SciencePlots CJK 支持（需要系统安装中文字体，如 Noto Sans SC 或 Source Han Sans）
plt.style.use(['science', 'cjk-sc-font'])

LaTeX公式

plt.rcParams['text.usetex'] = True
plt.rcParams['text.latex.preamble'] = r'\usepackage{amsmath}'
# 使用: ax.set_xlabel(r'$\alpha$ (rad)')

# 无需安装LaTeX时（使用mathtext）
plt.rcParams['text.usetex'] = False
plt.rcParams['mathtext.fontset'] = 'stix'

子图布局

fig, axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(7.16, 5))
fig.tight_layout()
# 或使用 constrained_layout=True

质量检查清单

• 图表尺寸符合目标期刊要求
• 字体大小符合期刊规范（通常6-9pt）
• 分辨率 ≥ 300 DPI（线图600 DPI）
• PDF/EPS已设置 fonttype=42 确保字体嵌入
• 色彩方案色盲友好（使用 colorblind 样式验证）
• 坐标轴标签含单位
• 图例清晰，无遮挡数据
• 统计误差棒类型已在图注中说明（SD/SEM/CI）
• 统计显著性标注正确（使用 statannotations 自动化）
• 文件格式符合期刊要求