很多colour bars都用彩虹色(rainbow colour),但是很多情况下彩虹色未必是数据可视化效果最好的选择,colour bar用什么颜色效果最好,请移步参阅Color Map Advice for Scientific Visualization。在后期处理时,要保证b和c高度一致,文字大小位置一致,配色统一Figure 1d:把不同深度下获取的二维图像叠在一起就变成了一副三维图像,再用局部放大的形式展示二维图像的信息。注意,三维图像中的平面具有一定透明度,避免遮挡Figure 1e:对于多组分体系,这种三元相图可以参考Figure 1f:如何让图像更加简洁直观?坐标轴的数字可以不显示,用scale bar代替。背景颜色再浅一些效果会更好。很多情况下,图片不一定要是规规矩矩的正方形,可以适当压缩横轴,获得更多空间(论文中图片的大小一般由宽度限制)Figure 1g:一张小图可以由许多内容组合起来,增加图片的信息密度Figure 1h:(1)注意这张图的配色技巧,用同一色系不同深浅表示不同组的数据;(2)注意图例的展示技巧,一个色宽切成深浅不同的两块;(3)注意横轴直接用示意图表示,更加直观。
Figure 2Figure 2a:“画中画”设计填补了多余的空白。“画中画”最重要的是保证图片信息清晰可见,画中放一些简单直观的示意图或照片可以避免留白过多,不适合放置曲线图,因为坐标轴容易看不清楚Figure 2b:如何体现图片的逻辑性可参考;配色不足为取,无逻辑性Figure 2c:原始数据与降噪处理后的数据表现,原始数据用同一色系的浅色,处理后用深色。其中靛青色的视觉效果不佳Figure 2d:同Figure 7d,在有colour bar的情况下,用等高线contour比mapping效果更好,层次分明Figure 2e:如何突出某一个峰?除了在峰背后画一条线,还可以选区上色(在AI中完成)。Figure 2f,g:学会用矩阵Figure 2h:涉及角度的就能用极坐标Figure 2i:多因素比较可考虑用雷达图
更多参考:
Points of View: Bar charts and box plots怎么画化学式:https://www.agarwallab.com/uploads/8/6/8/3/86833474/chemstru