科研畫圖都用什麼軟體？

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在看一些文章的時候，經常感覺有些概念圖畫的非常精緻漂亮，但是不知道是用什麼軟體畫的，各位大神都習慣使用什麼樣的軟體呢

這幾年寫paper，數據類的圖都是Matlab或者python搞前期，存eps格式矢量圖出來再用illustrator後期美化。多虧illustrator大法，各種Matlab和python搞出來的糙圖可以被美化的連親娘都不認識，而且搞出來的都是矢量圖，絕對的神器。

至於流程圖framework之類的，感覺沒有比Visio更好的了。

------------------------更新於2017/3/9---------------------

以下是應一些知友的要求做一些補充。手頭存的圖基本都是illustrator改後的，所以隨便找了一張碩果僅存的Matlab直接導出的圖和用illustrator改後的圖做個簡單的對比。肯定不是最好的例子，有些大改過的圖因為年代久遠沒法找了。

第一張圖是Matlab直接存出來的圖，第二張是一系列圖一這樣的圖在illustrator後修改整合的圖：

其實有些答主也提到了，Matlab（包括python matplotlib）直接導出的圖多半都有種鋸齒感（如果不存矢量圖的話）。這種圖初看沒什麼，放大看渣的一塌糊塗（尤其是用老版本的Matlab的話）。另外做些精細的微調全部在代碼上實現也比較複雜。所以我一般的做法都是Matlab或者Python先做底圖，存eps格式（矢量圖），然後在illustrator中修改後重新導出新的eps或者png之類的圖片。這樣的好處有很多方面：

1. 用Illustrator重新導出的圖片線條會平滑很多，而且可以自定義圖片解析度，圖片質量會提高不少。

2. Eps格式下的圖片元素都是可以編輯的，可以改變線條的顏色，粗細。圖片中label的字體以及大小也都可以調整。另外也可以在原圖的基礎上加額外的線條，注釋文字等等。至於具體怎麼改，就是審美或者設計的問題了。Illustrator最大的好處就是給你極大的customization的空間。

3. 最重要的一點是，存完的eps或者ai文件永遠都是可修改的！別小看這點，提交論文碰上討厭的reviewer讓你改圖（比如改圖中字體大小等等），重新跑一遍code做一遍圖有時是不小的工作量。如果還存有原來的eps或者ai的圖文件，做些小的修改可以分分鐘解決。

至於illustrator的使用，原諒我表達能力有限，沒法在這裡具體講了。Illustrator學起來還是很容易的上手的，我當年就是自己隨便玩了一兩個小時基本就上手了。需要的話網上也有一些illustrator的教程可以參考。科學繪圖的話，很多illustrator的高級功能都是不需要的，學會一些基本的東西就夠用了。

作為一隻理工狗，我們不僅可能需要熬夜編程，更需要在很多時候畫圖來展示自己的結果。

如果不能用漂亮的圖片來展示結果，別人對你的工作評價也許會大打折扣，這樣熬夜編的程基本上算是白熬了。

下面隆重向大家推薦十款主流畫圖軟體，美好的生活從作出高品(bi)格的圖片開始。(以下示例圖片均來自網路，版權歸原作者所有)

第10名：鋸齒風Matlab

Matlab只排在第十位是因為本來它就不是一個用來做畫圖的軟體。人家的主要功能是矩陣操作、統籌優化、數學實驗、模擬模擬（此處省略一萬字）等等好嗎？用matlab畫圖簡直就是高射炮打蚊子——大材小用。如果非要只比較它的畫圖能力，只能說呵呵了，下面是Matlab的畫風，淡淡的鋸齒風一直被網友所吐槽。

曲線圖：

散點圖:

多圖：

曲面圖：

三維圖：

Matlab畫圖雖然鋸齒嚴重，但這並不能掩蓋它是一款極其優秀的科學計算軟體的事實。每個人只有在適合自己的崗位上才能充分發揮自己的優勢，每個軟體也是一樣。所以使用matlab畫圖功能時，最合適的用途是用來實施檢查編程結果是否正確，並不做最後報告或論文輸出。

第9名：清爽風Gnuplot

Gnuplot是一個命令行的互動式繪圖工具。用戶通過輸入命令，逐步設置或修改繪圖環境，並以圖形描述數據或函數。優點是畫圖速度快、畫風清爽，軟體開源且免費，圖片質量相當專業。缺點是：需要寫代碼。下面是幾個例子：

曲線圖：

曲面圖：

三維圖：

場圖：

統計圖：

第8名：高冷風Matplotlib

Matplotlib是著名Python的標配畫圖包，其繪圖函數的名字基本上與 Matlab 的繪圖函數差不多。優點是曲線精緻，軟體開源免費，支持Latex公式插入，且許多時候只需要一行或幾行代碼就能搞定。缺點是需要Python編程基礎。幾個例子：

曲線圖：

頻數圖：

矢量分布圖：

統計圖：

極坐標：

第7名：簡易風visio

Microsoft Visio是Windows 操作系統下運行的流程圖軟體，它現在是Microsoft Office軟體的一個部分。Visio可以製作的圖表範圍十分廣泛，利用Visio的強大繪圖功能繪製地圖、企業標誌等。最主要還是用來畫流程圖、示意圖。

流程圖：

電路圖：

電路圖：

從matlab、gnuplot和matplotlib中選一個畫曲線圖的軟體，並和畫示意圖的visio搭配，是畫圖初級階段的標配。

第6名：SCI風Origin

Origin是簡單易學、操作靈活、功能豐富全面的畫圖軟體，既可以滿足一般用戶的製圖需要，也可以滿足高級用戶數據分析、函數擬合的需要。目前，它似乎已成為專業論文SCI的標配繪圖軟體。缺點是操作系統不太友好、易崩潰，只支持Windows系統。幾個示例圖：

曲線圖：

混沌圖：

等高線：

地形圖：

三維場圖：

第5名：統計風R-ggplot2

ggplot2是R語言的一個包，最擅長統計數據可視化。ggplot2按圖層作圖，其核心理念是將繪圖與數據分離。缺點是ggplot2功能沒有Python或者Matlab全面，不過人家就是在統計方面做的最好最專業，其它的功能忽略掉好像也無所謂。

第4名：流場風Tecplot

Tecplot從簡單的二維曲線曲面圖，到複雜的三維動態圖都可以實現。它的特色在於可快捷的將大量數據資料轉化為容易理解的圖片，例如等高線、向量圖、網格圖、剖面圖、流線圖等等。它提供和CAD、CFD軟體的介面，可以用於其它分析軟體(如有限元、計算流體動力學等)的後處理工作。

飛機表面應力雲圖：

機翼附近流場：

螺旋槳網格圖：

女性內衣設計：

海上鑽井平台：

第3名：矢量風Illustrator

Adobe illustrator是一種應用於出版、多媒體和在線圖像的工業標準矢量插畫的軟體，作為一款非常好的圖片處理工具，Adobe Illustrator廣泛應用於印刷出版、海報書籍排版、專業插畫、多媒體圖像處理和互聯網頁面的製作等，也可以為線稿提供較高的精度和控制，適合生產任何小型設計到大型的複雜項目。

簡單的示意圖：

絢麗的原理圖：

複雜的人像圖：

複雜的人像圖：

從Origin、ggplot2和Tecplot中選一個畫圖的軟體，並和畫示意圖的illustrator搭配，是畫圖中級階段的配置。

第2名：專業風Paraview

Paraview除了可以畫最基本的曲線曲面圖等，也提供和CAD、CFD軟體的介面，可以用於其它分析軟體的後處理工作。Paraview支持多種數據格式和顯示方式，目前包括網格繪製，面繪製，體繪製等方法。可視化包含：數據讀取，數據過濾和數據渲染三個基本的步驟。Paraview提供開源可編程。缺點是難度較高，入門需花時間。

賽車附近流場圖：

正常紅細胞和變異紅細胞分布圖：

全球氣溫分布：

第1名：LaTex 風Tikz

Word是很目前很流行的排版軟體。然而還有另外一種和它相媲美只是沒那麼流行的排版軟體——LaTeX，它是一種基於TEX的排版系統。利用它能在短時間內生成很多具有書籍質量的印刷品，尤其是生成複雜表格和數學公式。因此它非常適用於生成高印刷質量的科技和數學類文檔。Tikz是LaTex原生支持的圖包來，可以畫論文中的插圖。用TikZ畫可以做到完美，特別是與LaTeX文檔的整體交互，比用一般繪圖軟體好得多。二維圖、三維圖、流程圖、示意圖都能實現。同樣的，缺點也是難度較高，入門需花時間。

散點圖：

曲線圖：

磁場分布圖：

邏輯圖：

結構圖：

第0名：自己

其實，想畫出精美的圖片，最重要的是在於想好怎麼畫，以及理清他們之間的邏輯關係。

然後，就是用好顏色搭配，並布置好布局，調整好看的字體。

如果你把上面任何一款軟體用的非常熟練，再加上多嘗試，無論用哪款軟體都能畫出精彩的圖片。

ps, 如果對科學計算（尤其是Matlab使用中）的經驗、教訓或者好玩的東西感興趣，可以關注公眾號「科研充電寶（kexuebc）」哦，推送一條實用小技巧。

比如：

1論文寫作

寫論文和報告容易犯的低級錯誤
論文寫作應該注意的八個細節
SCI投稿全過程信件模板
發表SCI論文有哪些實用工具？

研究生第一篇學術論文常犯問題總結

論文查重：防止被查重系統誤傷的幾個注意事項

2實用妙招

編輯公式效率太低？來看MathType的重要技巧
如何把圖片格式的Pdf轉化為可編輯的Word?

手機還能幹這事？以後再也不擔心忘帶激光投影筆了

如何從複雜的原始數據中提取指定信息?
Google學術網址打不開如何愉快地科研？
只需一個改變，工作效率可提升至200%

3作圖技巧

如何把別人論文中的曲線圖，自動轉化為數據點？
如何在橫縱坐標、標題上顯示公式或特殊符號？
如何自動裁剪掉圖像多餘的白邊和坐標系邊框？
Matlab導出高清圖片的正確方法

4編程技巧

最常用的10個Matlab快捷鍵
最值得學習的Matlab參考書有哪些？
如何只用一個小時實現Matlab的快速入門？
媲美Matlab的神器——Python語言的十本經典入門書籍
Matlab數學建模演算法全收錄，數學建模比賽必備

5技術宅

買西瓜的高級玩法，用好你的智能手機
家裡沒人怎麼防火防盜？裝上這段自動看家程序
半夜看小說傷眼睛怎麼辦？
放學快走，你的電腦在實驗室自己喊啪嗒！

彷彿沒有看到氣象同行……讀研期間用的最多的就是NCL（NCAR Command Language）了。

陰影等高線圖

極地投影等高線圖（還可疊加高空環流場）

雷達圖

3D圖，感覺畫地形應該也不是夢吧……【之前給的圖是WRF-Vapor，已修改】

當然還有折線圖散點圖剖面圖等等，區域自行設置，色標自行設置，圖的大小顏色樣式千姿百態，可以說不可能有兩個人畫出來的圖是完全一樣的，每個人總有自己的繪製思路。

好處就是可操作性強，壞處也是可造作性太強。每次寫代碼，花的最多的時間不是算數據而是調整圖……總覺得有點本末倒置的感覺。但，氣象就是這麼個看圖說話的行當，科研大牛們的圖大多都是畫的棒棒的，一眼就能看到他想表達的觀點。不得不說，很多時候看大牛畫的圖真的是一種享受，區域怎麼選，哪些變數疊加在一張圖上，用什麼色標，多個圖怎樣排列組合。這些真的都是學問……我等只是初窺門徑，後面的路還太長。

PS+IL+OriginLab

這是5年前做的，一開始畫了個彩色卡通風格的，後來老闆說不夠莊重......不夠莊重......，就畫了個極簡風格......

以前投稿時候看到投稿須知說"Figures in power point files will not be accepted"的時候還覺得好笑，怎麼會有人用這麼low的辦法作圖，但是現在發現我周圍的人作圖都是用powerpoint........當我用PS和IL做好了圖給老闆的時候，他說不懂PS，問我要了原始數據用ppt重做，這時候我的內心是崩潰的.........生物界的電腦水準可見一斑

撰文：趙佳偉編輯：陳昌磊

所屬專欄：鍾老師科學可視化

隨著3D繪圖軟體的增多，大家肯定有一個疑惑，這些3D軟體都各有所長，難道我要全部都學習一遍嗎。的確，如果有精力可以去學習大量的不同3D繪圖軟體，如專註結構設計的SolidWorks、建築行業的3Dmax、產品外形的C4D、動態特效的MAYA等，那麼遇上各式各樣的圖都能選擇其一表達。但是，你至少要精通其中一項，如果每個3D繪圖軟體都只會一些簡單操作，不適合自己的發展，教程以外的新圖就很難以自己的方式單獨完成，選擇一個自己「專攻」的3D繪圖軟體是比較重要的，今天給大家介紹的是一個非主流的3D設計軟體—PowerPoint，你沒有聽錯，PPT真的可以進行「三維設計」。

前幾天很多人想知道怎麼畫孔道結構，當然我們言之成理也給出了3Dmax的解決方案，但對於不用3Dmax的同學可能就難過了，因為這畢竟是要用上專有插件才能繪畫出來的，所以，我索性選擇了一個最常見的工具進行繪製，最後得到了不錯的結果，如下圖所示：

肯定有人要問了，ppt難道有什麼插件嗎，或者這是用了網上的一些圖組合嗎？都不用，你只需要一個「單純」的ppt就行了，全圖只用上了該功能—形狀，是不是很好奇，接下來我將詳細給出繪製教程（註：該方法與其他3D繪圖軟體最大區別是，後者通過建模得到，固擁有比較「正確」的結構，該方法突出在繪畫，所以依靠的是繪畫功底，如果想要更「正確」的結構建議不用此方法）：

1、學會分析

仔細一分析大家就會發現這個「複雜」的模型圖其實功能上很簡單：左圖主體內部為透視立方，通過矩形繪製+深度透視即可完成；角度稜台為多邊形+3D稜台；表面覆蓋的灰綠為隨機形狀+凸台；右圖其實只需要把左圖的「黑藍」刪除即可得到。有沒有發現這個還真是畫出來的o(*￣▽￣*)ブ？

2、透視立方

第一步，繪製一個長寬相等的矩形，利用矩形形狀+shift即可實現；第二步，設置該矩形的透視角度，我調整的三維參數為：X軸旋轉60°Y軸旋轉30°Z軸旋轉0°透視為120°，覺得光線怪異可以將光源角度調整為220°；第三步，調整深度，該步驟的關鍵是要讓這個立方體長寬高相等，但是深度單位是「磅」怎麼辦呢？很簡單，把「磅」刪除，自己打字「厘米」即可，確認後ppt會自動轉化成磅單位。

3、不規則凸台

第一步，利用任意多邊形隨機繪製一個形狀，你沒有聽錯，就是亂畫一個（不要太離譜就行…），然後設置三維格式為圓稜台，寬度和高度設為2磅和5磅（個人審美，可以自己改動）；第二步，多繪製一些這樣的隨機形狀，最好均勻分散，留一些空隙畫「水晶」，三維格式設置和第一步一致，整體的輪廓要和黑細線大致接近即可；第三步，在第二步基礎上繪製綠色部分，在黑色之間的空隙處利用任意多邊形操作繪製，三維格式設為寬度1磅和高度0.5磅（綠色比黑色要矮），初始框架就完成啦！

第四步，利用水平翻轉，鏡像第三步得到的圖形，大致輪廓得以體現，此時可以稍微挪動一些或者改變形狀，防止讓別人很明顯觀察到這是鏡像的操作；第五步，複製一部分至頂部，我的參數設置為X軸旋轉150°Y軸旋轉220°透視為45°，大家可以自己慢慢調整，肯定比我還會好看的；第六步，將第二大步製作的透視立方置於底層，然後放在後面，然後用不規則多邊形繪製陰影，是不是就漂亮了很多(p≧w≦q)？

4、角度稜台

第一步，利用任意多邊形工具繪製一些不規則多邊形，調整一下顏色；第二步，將邊線去掉，設置為角度稜台，寬度8磅，高度5磅，材料選擇亞光效果，光源選擇冷凍，角度自己調整；第三步，加上發光和陰影即可得到「發光的水晶」。

最終步驟，將「水晶」和第三大步立方塊結合得到最終模型，裡面有一個小細節就是利用圖層的先後順序可以體現出一種「水晶」被嵌入其中的感覺。

5、美化包裝

第一步，從網上找一張清晰度高的炫酷圖片，找圖確實是一個很艱難的過程，要提前構思好想法。個人比較喜歡藍色大海，選擇了上圖。

第二步，將之前繪製的模型「置入」其中，為了體現出被「沖洗」的感覺，我設置的傾斜角度為18°，然後通過ppt的調色功能進行亮度調節，使得顏色能夠融入大海顏色。

第三步，利用ppt的背景刪除功能，多複製幾張原圖，進行選擇性刪除，這樣做的目的是為了「掩蓋」模型的下半部分。

第四步，加入其他的元素，其中「淹水」效果也是通過ppt的背景刪除功能，大家可以想想怎麼做的。離子是半透明球，研之成理之前ppt教程有提到如何繪製，這樣一副封面圖就基本完成啦！

整體效果圖如下，是不是感覺很「高大上」？沒錯，該封面就是完全由ppt製作，大家可以多多思考，如何畫出更漂亮的圖，或者有比我更簡單的方法，歡迎一起學習！（PS：上圖封面為Tu等人的JMCA文章，因為藍色調很配自己繪製的封面，所以我只是把他們的封面圖換成了自己繪製的封面）

這個教程怎麼樣呢，是不是認為ppt是個神奇的軟體？沒錯，只要你肯專研一種軟體，一定能發揮出意想不到的成果，所以畫圖過程和科研是一樣的，要有刻苦的精神和豐富的創造力。其他未畫的圖過程幾乎一樣，大家趕緊去試試吧！

歡迎關注「鍾老師科學可視化」專欄，第一時間獲取更多科學可視化內容。

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「工欲善其事，必先利其器」，學術繪圖軟體的選擇與使用特別重要。不同學科的研究人員使用的軟體有所不同，但是基礎的繪圖思想與理念是相通的 (這部分會在後面的章節講解)。工科背景的人員常使用Matlab，計算機背景的人員常使用Python，統計學科的人員常使用R，醫學背景的人員常使用Graphpad等。常用的論文圖表繪製軟體包括Excel、Origin、Sigmplot、Graphpad、Matlab、Python、R等，如圖1-2-1所示。每個繪圖軟體的圖表都有不同的圖表風格。

圖 1-2-1 繪圖軟體的標籤雲

常用繪圖軟體

我列出了常用的七款學術論文繪圖軟體如表1-2-1所示。從技能要求的角度主要可以分為兩大類：編程與界面操作

像Excel、Origin、Sigmaplot、GraphPad這4款軟體，就不需要編程、只要點擊界面按鈕就可以繪製圖表。儘管這些工具都非常容易使用，但也存在一些缺憾。只需滑鼠操作無疑十分便捷，但隨之而來的卻是喪失一定的靈活性。你可以改變顏色、字體和標題，但僅限於軟體所提供的那些元素。這些軟體只能由你去適應它的操作規則、讓你使用現有的圖表，而並不能創造新的圖表。

像Matlab、Python和R這3款軟體，需要編程才能實現圖表的繪製。這些軟體本身包含很多數據可視化的函數（function）或者包（package），供用戶繪圖使用。尤其針對不同的數據集需要重複操作的情況，如果使用繪圖軟體可能需要從頭到尾將繪圖流程重新實現一遍，而相比之下，通過代碼來處理數據就會更加容易，因為針對不同的數據集只需稍微改動一下代碼就可以解決。如果你充分掌握代碼與演算法，你也可以自己編寫函數設計新穎的圖表。

1. R

相較於其他的所有軟體，R的優勢之一在於它是專為數據分析而設計的。R是用於統計分析、繪圖的語言和操作環境。R是屬於GNU系統的一個自由、免費、源代碼開放的軟體，它是一個用於統計計算和統計製圖的優秀工具。R語言有一系列的數據可視化包（packages），包括lattice、leaflet、playwith 、atticist 、iplots 、ggvis、ggmaps，以及很流行的ggplot2包（兩本關於ggplot2的經典書籍：《ggplot2 Elegant Graphics for Data Analysis》和《R.Graphics.Cookbook》），R語言ggplot2包的官網：http://docs.ggplot2.org/current/

另外，R還提供了部分地圖功能，地區數據分析（ http://cran.r-project.org/web/views/Spatial.html ）提供了有關地區分析的綜合性R工具包列表。地理統計製圖實用指南（http://spatial-analyst.net/book/download ）提供了關於如何使用R及其他工具分析空間數據的可免費下載的電子書。

2. Python

Python是一種面向對象的解釋型計算機程序設計語言。Python具有豐富和強大的庫。它常被昵稱為膠水語言，能夠把用其他語言製作的各種模塊（尤其是C/C++）很輕鬆地聯結在一起。Python語言也有一系列的數據可視化包（packages），包括Pandas、Matplotlib、Seaborn、ggplot、Bokeh、Pygal等(可參考http://pbpython.com/visualization-tools-1.html )，

Matplotlib 包的官網：http://matplotlib.org/ ；

Seaborn包的官網：http://seaborn.pydata.org/ ；

ggplot包的官網：http://ggplot.yhathq.com/ 。

3. Matlab

MATLAB是美國MathWorks公司出品的商業數學軟體，用於演算法開發、數據可視化、數據分析以及數值計算的高級技術計算語言和互動式環境。MATLAB可以進行矩陣運算、繪製函數和數據、實現演算法、創建用戶界面、連接其他編程語言的程序等，主要應用於工程計算、控制設計、信號處理與通訊、圖像處理、信號檢測、金融建模設計與分析等領域。Matlab軟體本身就提供了很多繪圖函數，可以滿足數據可視化的基本需求：https://cn.mathworks.com/products/matlab/plot-gallery.html。但是還有另外兩款Matlab繪圖包很值得推薦使用：PlotPub和Gramm，其中，Gramm包是在Matlab中實現了R ggplot2的繪圖風格，大大提高了Matlab繪圖的美觀程度。

PlotPub包的官網：https://github.com/masumhabib/PlotPub，

Gramm包的官網：https://github.com/piermorel/gramm

4.Sigmaplot

Sigmaplot是一款最佳的科學繪圖軟體! 使用SigmaPlot畫出精密的圖型是件極容易的事，目前巳有超過十萬的使用者，特別設計給科學家使用。本軟體允許您自行建立任何所需的圖型，您可插入多條水平或垂直軸，指定Error bar的方向，讓您的圖更光彩耀眼，只要用SigmaPlot將圖製作完成即可動態連結給其它軟體展示使用，並可輸出成EPS、TIFF、JPEG等圖形格式，或置放於您的網站上以供瀏覽。非常適合網站動態顯示圖形使用之場所如長時間紀錄之氣象，溫度等等場合。

5. Origin

Origin為OriginLab公司出品的較流行的專業函數繪圖軟體，是公認的簡單易學、操作靈活、功能強大的軟體，既可以滿足一般用戶的製圖需要，也可以滿足高級用戶數據分析、函數擬合的需要。Origin自1991年問世以來，由於其操作簡便，功能開放，很快就成為國際流行的分析軟體之一，是公認的快速、靈活、易學的工程製圖軟體。Origin 2017版本增加了許多顏色主題方案，可以大大改進圖表的美觀程度。

6. Graphpad

GraphPad Prism是一款集數據分析和作圖為一體的數據處理軟體，尤其適合生物醫學類，可以直接輸入原始數據獲得高質量的科學圖表。它在統計分析上劣於SPSS 等統計軟體，但是不需要輸入程序語言，只需輸入原始數據，容易操作，繪圖美觀。可與ppt，word相鏈接。

7. Excel

幾乎所有人都知道這款軟體。Microsoft Excel是微軟公司的辦公軟體Microsoft office的組件之一，是由Microsoft為Windows和Apple Macintosh操作系統的電腦而編寫和運行的一款試算表軟體。Excel 是微軟辦公套裝軟體的一個重要的組成部分，它可以進行各種數據的處理、統計分析和輔助決策操作，廣泛地應用於管理、統計財經、金融等眾多領域。Excel能實現大部分二維圖表的繪製與基礎的數據處理與分析，具體可以參考學習《Excel 數據之美: 科學圖表與商業圖表繪製》(《Excel 數據之美--科學圖表與商業圖表的繪製》已上市！ - 知乎專欄)。

實例分析 為更好地學習這7款繪圖軟體的風格，現採用相同的數據集合，分別繪製了散點圖、曲線圖、（堆積）柱形圖和箱型圖4種圖表類型，如圖1-2-2到-8所示。

1. 圖1-2-2 R ggplot2的圖表風格最為獨特與美觀，這種圖表在部分論文中也是有直接使用的。使用R ggplot2 Set3的顏色主題，繪圖區背景填充顏色為RGB（229, 229, 229）的灰色，以及白色的網格線［主要網格線的顏色為RGB（255, 255, 255），次要網格線的顏色為RGB（242, 242, 242）］；

2. 圖 1-2-3 Python Seaborn的圖表風格也很有特色，使用Seaborn包的顏色主題方案，繪圖區背景填充顏色為RGB（234,234, 242）的淡藍色，以及RGB（255, 255, 255）的白色的主要網格線（無次要網格線）；

3. 圖1-2-4 是使用Matlab 2014b 通過編程繪製的圖表，使用Matlab默認的顏色主題方案Parula，網格線設定為「無」。Matlab通過函數（Function）直接繪製的圖表，可以通過圖表編輯器對圖表優化，但是也並不能實現箱型圖顏色的填充。如果Matlab使用Gramm包可以繪製更加美觀的圖表。

4. 圖 1-2-5到-7 分別對應Sigmaplot、Origin和GraphPad繪製的圖表，這是最為常見的學術圖表。它們的圖表風格基本相同：繪圖區背景填充顏色為RGB（255,255,255）的白色，這樣可以導致背景不太複雜，尤其適應於圖表尺寸較小的時候保證數據的清晰展示；這些圖表使用繪圖軟體的默認顏色主題，由於不同軟體的顏色主題不同，及時相同的圖表樣式，也會導致圖表的美觀存在較大的審美差異。

5. 圖1-2-8 是使用Excel繪製的圖表，使用Excel默認顏色主題方案「Office 2007-2010」。Excel 2016 添加了幾種新型圖表類型，包括樹狀圖、箱型圖等；Excel 2013及以前版本只能通過堆積柱形圖間接地實現箱型圖。

工具的選擇 繪圖軟體始終只是使用的一個工具而已。歸根結底，對數據的分析和圖表的設計取決於你自己。只要把基礎的繪圖思想與理念融會貫通，使用其中一門繪圖軟體就可以繪製出其他軟體的圖表風格。《Excel 數據之美: 科學圖表與商業圖表繪製》就是使用Excel實現其他繪圖軟體的圖表風格，包括R、Python、Matlab等具有鮮明特色的圖表風格。

如果你打算深入研究你的數據，而且日後可能（或者希望日後）還會接觸大量與數據相關的項目，那麼現在花些時間學習編程最終會節省其他項目的時間，並且作品也會給人留下更加深刻的印象。你的編程技巧會在每一次項目中獲得提高，你會發現編程越來越容易。

心中有劍,落葉飛花,皆是兵器

QQ群交流群：568540493(SCI論文圖表繪製)

微信公眾號：EasyCharts

R語言繪圖知乎專欄：R語言數據分析與可視化 - 知乎專欄

Excel繪圖知乎專欄：Excel數據之美：科學與商業圖表繪製指南 - 知乎專欄

如需轉載請聯繫EasyCharts團隊！

不用Excel

用過XmGr，發paper有用

當然，Mathematica和R的ggplot2更美

注意題主問的是科研文章中的「概念圖」，即Conceptual illustration，這和如何在論文中畫出漂亮的插圖？ - 軟體中的回答還是不一樣的，後者的回答大部分是曬如何表述results and discussion，而前者是在introduction末尾就提到了，一般是Figure 1. 或者TOC或者是當期期刊封面，偏卡通一點。

我的導師一再強調Conceptual illustration的重要性，精準的表達你的科學思想，吸引讀者與審稿人的眼球，提高自己文章的影響力，到後期建立自己的品牌——一看到這圖，讀者和審稿人就會知道，「哦，這個工作肯定是哪哪組的人做的」

powerpoint和3dmax能滿足絕大部分需求，尤其是前者。
當然adobe illustrator和photoshop也很好，只是我覺得powerpoint已經能滿足自己的要求。

mathematic+matex

ROOT, 粒子物理和核物理的標配

mathematics+畫圖擴展包

我是從一個同事那裡學到的，他畫的很多圖，都很精美，跟ROOT有一拼。

我有次畫的圖，被PRD當月的萬花筒收錄，editor覺得很好看。

看到沒人用IDL，我感覺心情好了很多

原理圖的話，工科偏機械方向推薦AI（Adobe illustrator）。有機會給題主上一些我個人畫的圖。

好了，我來補圖了，由於我理解的題主說的大概是原理圖一類，所以我直接從我上篇paper截取了一些，文字部分都是後期在word中加進去的，因為個人感覺在AI中不太好編輯文字部分。

用AI做的原理圖：

下兩倒不是用AI畫的，是用SolidWorks先建的模型再後期用word加的標註：

希望對題主有用。

一些流程圖、思維導圖、組織結構圖都可以使用ProcessOn來畫ProcessOn - 免費在線作圖，實時協作

先簡單介紹一些：這是款在線作圖的工具，不用下載客戶端直接在網頁中進行操作；經常畫思維導圖和流程圖的人應該會比較了解，可以稱得上是輕量級的雲端visio和xmind。

雖然是雲端存儲，但功能也很強大，具體就不多做介紹了，大家可以去使用，具體的支持繪製的圖形，放圖：

比如點狀分布的圖形

比如環形圖

比如一些時間軸

象限圖

地鐵線路圖

魚骨圖

組織結構圖

思維導圖

包括，但不僅限於這些圖形。

為什麼沒人回答用PPT……很好用呀???(●˙?˙●)???

我是習慣用手繪和proe軟體以及ppt，畫圖軟體。其實自己看著舒服，別人看著一目了然就行。

上面基本都說了，我就增加一個R包 ggcsi，這個包是配合ggplot2工作的。

這貨將Nature Publishing Group，Lancet journals等雜誌的配色方案給出。

圖片是直接運行樣例數據輸出的。統計方向有一個分支專門研究配色的。可以看看需要發的文章學些一下相關函數。配色也算科研繪圖的一個維度，讓自己的回答不要太跑偏了

推薦一個免費軟體 KSCAD (http://www.TimeGIS.com)

平時工作會涉及很多的數據後處理，方便客戶更快讀取想要的信息，下面基於平時的生活/工作體驗說說。

本人很少使用 Microsoft Office，即使有個 Libre Office 也是為了應付收到的類 Office 文件。強烈推薦科學排版工具
LaTeX，不僅免費，其強大的排版功能使得作者更專註於內容本身。公式排版漂亮不解釋，絕大多數期刊都會要求 LaTeX 排版。LaTeX 擴展豐富，畫圖功能也尤其強大。

PGF/TiKz 特別適用於幾何圖形，也精擅流程圖，簡單實用，強大不解釋。TikzEdt 是其所見即所得繪圖工具，新手推薦使用。Dia 是一款專門繪製流程圖軟體，支持導出 tikz 代碼。另外也見很多人推薦 Metapost Pstriks Asymptote，鑒於本人平時使用不多，姑且不做評論。

畫矢量圖強烈推薦使用 Inkscape 或者 Xfig/Winfig，LaTeX 環境下作圖必備。Inkscape 的強大不用解釋，後者雖然相對簡陋很多，但足夠滿足要求。

簡單數據圖一般用基於 Python 的 Matplotlib 和 GNUplot。統計圖就不得不提R 的 ggplot ，用過的人都知道。如果很不幸，得到的是 Matlab/Octave 此類軟體的圖片，就使用 Gimp 美化加工。當然網上也有 Toolbox 美化圖片至接近 R ，有時間再寫。

複雜數據圖強烈推薦使用 Paraview ，openFOAM 的後處理工具，強大毋庸置疑。

今天姑且寫到這裡，以後慢慢填。

鴨嘴筆。但是墜痛苦的是有時要用刀片去呱。