科研论文配图设计与制作从入门到精通 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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中科幻彩编著 著

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出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115466204

商品编码：22769652531

出版时间：2017-12-01

作  者:中科幻彩 编著 定  价:98 出 版 社:人民邮电出版社 出版日期:2017年12月01日 页  数:310 装  帧:平装 ISBN:9787115466204

本书具有以下四个方面的特色：专业设计师心血之作，经验技巧尽在其中；一千场线下培训，每个知识点来源于学生切实需求；实战为王，摒弃死记硬背，快乐地学习；配套资源极为丰富，素材效果一应俱全。
同时，本书具备以下特点：从零开始，从入门到精通；针对性极强，书中讲解所有问题均来自于各地上千位科研人员提出的实际需求；教学案例丰富精美，满足理工科学生实际需求；把握时代脉络，内容详略得当，在线助教随时答疑。
本书所有的学习资源均可在线下载，扫描封底的“资源下载”二维码，关注我们的微信公众号即等

●1章科学可视化的应用8
●1.1科学可视化基础8
●1.1.1科学可视化的定义与发展8
●1.1.2科学可视化的重要性9
●1.2科研论文图像的格式要求11
●1.3科研绘图设计的总体思路12
●1.4科研绘图bibei软件介绍15
●1.4.1AI在科研绘图中的应用15
●1.4.2Photoshop在科研绘图中的应用16
●1.4.33ds?Max在科研绘图中的应用16
●1.4.4Chem3D和Diamond在科研绘图中的应用17
●1.4.5高端PPT在科研绘图中的应用18
●1.4.6Matlab和Visio在科研绘图中的应用20
●1.4.7Origin在科研绘图中的应用21
●1.4.83ds?Max材质系统21
●第2章科研实用数据的美化处理28
●2.1Origin的实验数据处理28
●2.1.1数据管理与基础29
●2.1.2二维图形的绘制31
●2.1.3多层图形的绘制方法33
●部分目录

内容简介

　　本书针对科研人员在科学可视化表达中关心的问题——科研论文配图的设计与制作进行了全面的介绍。
　　全书共分6章，1章主要介绍了科学可视化的定义、科研论文设计的思路及图像要求，还有一些绘图软件的介绍；2章则分别讲解了Origin实验数据、电镜图的图像数据、PPT中的图形美化、论文的排版技巧等内容；第3章以特色案例的形式很有针对性地介绍了生命科学与医学类、化学化工类、材料类、物理类、航空航天类、生态与地理类、能源与电池类等文章中的插图设计流程；第4章则进阶讲解了科研论文TOC内容图和Scheme流程图的设计要求和应用举例；第5章则介绍了各类科研论文的封面设计方案；第6章则以前瞻性的眼光总结了科学可视化的发展大趋势；末尾，本书的制作团队还给大家罗列出了各款常用设计软件的快捷键设置和配色方案，通过扫码来获取科研绘图设计的常用素材，还有大家在制作过程中的一些常见问题解答。本书附赠1张DVD等
中科幻彩 编著 　　北京中科幻彩动漫科技有限公司是由中科院研究人员创立的，专注于高端科学资源科普化和可视化的动漫科技公司，荣获中关村金种子企业、中国科协2016年科普中国十大网络作品、中科院科普微视频大赛创意方案奖、北京市新锐科普创客等一系列奖项。

图画的故事：解码科研视觉表达的魅力 科学研究的成果，常常需要借助精美的图画来呈现。这些图画，不仅仅是对数据的直观展示，更是连接作者与读者、抽象概念与具象理解的桥梁。一本引人入胜的科研论文，往往离不开清晰、准确、富有洞察力的视觉元素。《图画的故事：解码科研视觉表达的魅力》便是一本旨在帮助科研人员掌握这一关键技能的指南，从基础的原理到进阶的技巧，全方位地赋能你的科研成果传播。 本书不涉及具体的论文写作指导，也不局限于某一学科的特定图表类型，而是聚焦于“如何让你的科学图画说话”，让它们以最有效、最动人的方式传达你的研究精髓。我们相信，优秀的图画不仅仅是“好看”，更是“好懂”，是严谨科学的逻辑在视觉上的完美演绎。 第一章：图画的力量——为何要重视科研视觉表达？ 在信息爆炸的时代，读者的注意力稍纵即逝。一篇充斥着文字但缺乏视觉引导的论文，很容易让读者望而却步。本章将深入探讨图画在科研传播中的核心价值： 提升信息传递效率： 复杂的概念、庞大的数据集，通过精心设计的图表，可以瞬间化繁为简，使读者快速抓住研究重点。 增强理解深度： 视觉信息往往比纯文字更能激发大脑的联想和思考，帮助读者更深刻地理解研究的机制、过程和意义。 吸引读者兴趣： 一幅引人注目的图画，如同为你的论文装点了一扇醒目的橱窗，能够有效吸引潜在读者打开并深入阅读。 塑造学术形象： 精致、专业的配图，能够反映作者严谨的态度和对细节的追求，从而提升研究的可信度和作者的学术声誉。 跨越语言和学科的障碍： 优秀的图画具有普适性，能够帮助非母语读者或非本领域专家快速理解研究内容，促进跨学科交流。 我们将通过大量生动的案例分析，展示在不同科研场景下，视觉表达的缺失或优秀所带来的截然不同的效果，帮助你建立对科研配图重要性的深刻认识。 第二章：图画的语言——视觉表达的基本原则 如同语言有其语法和词汇，视觉表达也有其内在的逻辑和原则。本章将为你揭示构建有效科研图画的核心要素： 清晰性 (Clarity)： 确保每一个元素、每一个标签、每一个线条都准确无误，没有歧义。避免使用模糊不清的图像或过于拥挤的设计。 准确性 (Accuracy)： 图画必须真实反映数据和研究结果，不能有任何误导或失真的成分。精确的比例、恰当的单位、合理的刻度是基石。 简洁性 (Simplicity)： 去除一切不必要的装饰和干扰信息，让读者的注意力集中在核心内容上。每一个元素的出现都应有其明确的目的。 一致性 (Consistency)： 在同一篇论文，甚至同一份报告中，保持图表的风格、配色、字体、标签风格的一致性，形成统一的视觉语言。 叙事性 (Narrative)： 优秀的图画能够讲述一个故事，引导读者一步步理解你的研究过程、发现和结论。图表的顺序、信息的组织方式都至关重要。 信息密度 (Information Density)： 在保证清晰度的前提下，最大化图表中包含的有效信息量。找到信息量与易读性之间的最佳平衡点。 我们将深入剖析这些原则在不同图表类型中的具体应用，并提供一些可以快速提升图画清晰度和信息量的实用技巧。 第三章：图画的工具——从概念到实现的软件与技巧 掌握理论原则是第一步，而将这些原则转化为实际的图画，则需要合适的工具和技术。本章将为你介绍一系列在科研领域广泛应用的图画制作软件和相关技术，并强调它们各自的优势与适用场景： 数据可视化软件： 基础工具： Excel, Google Sheets 等，适合快速生成标准图表，如柱状图、折线图、散点图等。我们将讲解如何利用它们实现更精细的控制和美化。 专业数据可视化库/软件： R (ggplot2), Python (Matplotlib, Seaborn, Plotly), Tableau, SigmaPlot 等。这些工具能够生成更复杂、更具定制性的图表，并进行高级统计分析的视觉呈现。我们将重点介绍它们的核心功能和常用图表类型的实现方法。 矢量图形编辑软件： Adobe Illustrator： 行业标准，适用于创建和编辑高分辨率的矢量图，包括流程图、示意图、插图等。我们将演示如何利用其强大的绘图和排版功能，将原始数据图表转化为符合发表要求的精美插图。 Inkscape (免费开源)： 功能强大的替代品，提供与Illustrator类似的矢量编辑能力，是经济实惠的选择。 图像编辑与处理软件： Adobe Photoshop： 主要用于处理位图图像，如照片、扫描图等。在科研中，常用于对显微镜图像、照片等进行后期处理、标注和组合。 GIMP (免费开源)： Photoshop 的有力竞争者，提供全面的图像编辑功能。 专业制图工具： ChemDraw / ChemSketch： 专为化学结构和反应方程式绘制设计。 Biorender / SnapGene / Vector NTI： 针对生物学研究，提供基因序列图、细胞图、分子结构图等专业绘制工具。 OriginPro： 强大的科学绘图和数据分析软件，特别适合实验数据的可视化。 本章将为你提供一个概览，帮助你根据自己的需求和学科背景，选择最合适的工具。同时，我们也将分享一些跨软件协同工作的技巧，例如如何从数据可视化软件导出矢量图，再到Illustrator中进行精细调整和排版。 第四章：图画的实践——不同类型图表的精细化处理 科学研究的领域千差万别，图表的类型也多种多样。本章将聚焦于几种常见的科研图表类型，深入探讨它们的特点、常见误区以及如何进行精细化设计，使其发挥最大的视觉沟通效果： 数据展示类图表： 柱状图/条形图： 如何选择合适的坐标轴、如何处理多组数据、如何添加误差线和显著性标记。 折线图： 如何区分多条曲线、如何处理时间序列数据、如何突出趋势。 散点图： 如何显示变量间的关系、如何添加回归线、如何利用颜色和形状编码更多信息。 饼图/环形图： 何时适合使用，以及如何避免信息过载的陷阱。 箱线图/小提琴图： 如何直观展示数据的分布、中位数、四分位数和异常值。 示意图与流程图： 概念示意图： 如何用简洁的图形元素和箭头，清晰地表达复杂的理论模型、作用机制或实验流程。 流程图： 如何运用标准符号，清晰展示算法、实验步骤或信息处理过程。 分子结构图/反应式： 专注于化学领域的精确绘制与规范表达。 细胞/组织结构图： 突出生物学中关键元素的比例、位置和相互关系。 图像分析与展示： 显微镜图像/照片： 如何通过裁剪、对比度调整、标注等手段，突出研究的关键区域，并添加比例尺。 热图 (Heatmap)： 如何有效地可视化矩阵数据，例如基因表达矩阵，并解读颜色深浅所代表的意义。 地理信息图 (Geographic Maps)： 如何在地图上展示研究数据的空间分布。 对于每一种图表类型，我们都会提供具体的操作步骤和设计建议，并分析一些常见的“反例”，帮助你避免走弯路。 第五章：图画的升华——美学与信息传达的完美融合 优秀的科研图画，不仅仅是信息的传递者，更是科学之美的体现。本章将带领你超越基础的工具操作，探索如何将美学原则融入图画设计，使其更具吸引力和影响力： 色彩的哲学： 色彩的心理学效应： 不同颜色所传达的情感和信息。 科学的配色方案： 如何选择具有对比度、易于区分且不干扰数据解读的颜色组合。 色盲友好型配色： 确保你的图画能被所有读者理解。 品牌与期刊的色彩规范： 了解不同场合的色彩要求。 字体的选择与排版： 易读性是关键： 如何选择清晰、大小适宜的字体。 字体风格与学科关联： 不同领域图画中常见的字体风格。 标签的层次与位置： 如何合理布局文字信息，避免拥挤和遮挡。 留白的力量： 巧妙运用留白，可以突出重点，提升图画的呼吸感，避免视觉疲劳。 视觉引导线索： 如何利用线条粗细、形状、箭头等元素，引导读者视线，清晰地理解图表传达的逻辑。 图文一体化： 如何让图画与文字描述相辅相成，形成一个完整的叙事。 本章将提供大量对比鲜明的案例，展示同样的科学内容，在不同的美学设计下，所产生的沟通效果差异。我们将引导你培养一双“发现美”的眼睛，并将其转化为创造“有力量的美”的能力。 第六章：图画的考量——发表与传播的终极目标 最终，科研图画的价值体现在其能否顺利地被同行接受和传播。本章将从发表和传播的角度，审视图画制作的考量因素： 期刊发表要求： 分辨率与格式： 理解不同期刊对图像分辨率（DPI）、文件格式（TIFF, EPS, PDF等）的具体要求。 图例 (Figure Legend) 的撰写： 如何清晰、准确地描述图画内容，使其成为独立的解释单元。 图号与题注： 规范的编号方式与简洁的标题。 颜色与黑白印刷： 考虑图画在黑白印刷环境下的呈现效果。 学术会议与报告： PPT/Keynote 中的图表设计： 如何在有限的空间和时间内，让图表清晰有力地传达信息。 海报 (Poster) 设计： 如何在有限的海报空间内，组织好图文信息，吸引观众。 开放获取与数据共享： 可重复性： 如何制作能够让其他研究者轻易复现的图表。 数据可视化在数据共享中的作用： 如何利用图画直观展示数据集的特点。 版权与道德规范： 避免抄袭与剽窃： 如何正确引用他人的图画或基于他人数据制作图画。 数据来源的透明度： 确保图画中的数据来源清晰可查。 本书的最后，将提供一份图画质量自检清单，帮助你在提交论文或制作报告前，对自己的图画进行全面的评估，确保其能够最大程度地发挥科研成果的传播价值。 《图画的故事：解码科研视觉表达的魅力》将是你科研旅程中不可或缺的伙伴，它将帮助你超越简单的“画图”，真正掌握用视觉语言讲好你的科学故事，让你的研究成果在学术界脱颖而出。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出现，简直是为我这样还在为SCI论文配图抓耳挠腮的科研小白量身定做的！我一直觉得，好的图表不仅能让数据说话，更能为论文增添不少学术魅力，可每次自己动手，要么色彩搭配得像幼儿园作品，要么线条粗细不均，看着就让人提不起精神。更别说那些复杂的3D图，简直是我的噩梦。每次看到文献里那些逻辑清晰、视觉效果惊艳的图，我都默默地收藏，想着“什么时候我才能做出这样的图啊”。这本书的名字就像一束光，瞬间照亮了我前行的道路。我之前尝试过一些免费的在线工具，但功能有限，而且很多时候不知道如何下手，就像拿着一把锤子却找不到钉子。这本书承诺“从入门到精通”，这正是我最需要的，意味着它会从最基础的原理讲起，逐步深入，让我在掌握核心技能的同时，也能了解设计背后的逻辑，而不只是机械地操作软件。我非常期待书中能有丰富的案例分析，能够让我学习到不同学科领域优秀配图的范例，并且能够解析它们的设计思路，这样我就能举一反三，应用到自己的研究中。

评分☆☆☆☆☆

作为一名需要经常撰写报告和进行学术交流的研究生，我深切体会到清晰、直观的图表在信息传递中的关键作用。许多时候，一个好的配图能够让复杂的概念瞬间变得易于理解，也更能吸引读者的注意力。然而，我自己制作的图表总是显得不够专业，细节处理不够到位，有时甚至会因为图表的模糊不清而影响了报告的整体效果。这本书的出现，让我看到了希望。我特别关注书中是否能够提供关于如何提高图表视觉冲击力的方法，比如如何利用线条的粗细、形状的变化、阴影和背景等元素来突出关键信息，以及如何组织图表中的各个元素，使其结构清晰、层次分明。我还希望书中能够涵盖一些数据可视化的高级技巧，比如如何制作交互式图表，虽然目前可能用不上，但作为“精通”的指导，这是非常重要的前瞻性内容。我也对书中是否能提供一些常用图表制作软件的深度操作指南感到好奇，比如Excel、Origin、Matlab，甚至是专门的绘图软件，能够一步步跟着教程做出专业水准的图。

评分☆☆☆☆☆

在学术研究的道路上，我越来越意识到，不仅仅是实验设计和数据分析需要精益求精，将这些成果以最有效、最吸引人的方式呈现出来同样至关重要。我之前尝试过自己摸索一些配图的制作方法，但总觉得不够系统，很多时候只能模仿别人的图，却不知道为什么这样设计。这本书的出现，让我看到了一个系统学习的机会。“从入门到精通”的承诺，让我相信它能够帮助我建立起扎实的理论基础和实践能力。我尤其希望书中能够探讨如何根据不同学科的特点来设计配图。比如，生物学、化学、物理学、医学等学科，在图表类型、表达方式上可能都会有其独特的偏好和要求。这本书如果能在这方面提供一些差异化的指导，那就太有价值了。另外，我一直对如何制作更具信息密度的图表很感兴趣，如何在有限的空间内传达更多的信息，同时又不显得拥挤混乱。我也希望能从书中学习到一些高级的排版技巧，让多张图表组合在一起时，能够形成一个整体感，而不是孤立的个体。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我之前对“设计”这个词在科研论文配图中的应用有些抵触，总觉得科研应该严谨、客观，设计会不会过于花哨，反而冲淡了数据的真实性？但随着我阅读的文献越来越多，我发现一个精心设计的图表，其清晰度、信息传达效率和美观度，往往能显著提升论文的整体质量和可读性。这本书的书名让我眼前一亮，它并没有回避“设计”这个概念，而是将其与“制作”并列，这意味着它将指导读者如何将科学的严谨性与视觉的美学相结合。我最希望书中能够详细讲解如何选择合适的图表类型来展示不同类型的数据，例如，散点图、折线图、柱状图、饼图等等，在什么情况下使用哪种图表才能最有效地传达信息，避免误导读者。同时，关于色彩的运用也是我的一大痛点，如何选择能够突出重点、区分信息，并且符合学术规范的色彩方案，是亟待解决的问题。我希望书中能有具体的指导，甚至提供一些预设的色彩模板，方便我快速上手。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，科学论文的质量，除了研究内容本身，其呈现方式也占有相当重要的比重。一个杂乱无章、信息混乱的图表，很可能会让读者在第一时间就对你的研究产生负面印象，哪怕你的数据再精彩。这本书的标题“科研论文配图设计与制作从入门到精通”，精准地抓住了我的痛点。我非常期待书中能够讲解如何根据不同的期刊风格和审稿人的偏好来调整配图的设计。有些期刊对图表的格式要求非常严格，比如分辨率、线条粗细、字体大小等等，我希望书中能有这方面的指导，让我避免因为不符合期刊要求而被拒稿。此外，我还想学习如何利用图表来讲述一个“故事”，让图表不仅仅是数据的堆砌，而是能够逻辑清晰地展现研究的发现和结论。我希望书中能够提供一些案例，展示如何通过一系列精心设计的图表，完整地呈现一个研究的从背景、方法、结果到讨论的完整过程，并且能够有效地引导读者理解作者的思路。