论文作图

论文作图调研

论文中的插图是十分重要的，好的插图可以很有效的展示介绍的内容，也会从直观上给人信服力，不过这也是一项耗时费精力的一件事。为此本文希望可以给大家推荐一些可以提高作图效率的工具，减少科研中的痛苦（阿门！）。通常的论文中的图有两种：一种是方便理解的解释类图，一种是准确处理的数据类图。

所以本文主要从这两个点来进行介绍，对于解释类的方法图常用的软件有：

AI（AdobeI llustrator）& PS（PhotoShop）

这两款软件都是Adobe公司下的作图软件，功能十分强大，有许多功能重合的部分，但二者也有一些不同，AI适合矢量图的处理，比如eps、PDF、svg文件，这类文件放大不会失真，因此在制作出的图的清晰度上有优势，PS在处理或修改已有的图像上具有优势，比如后缀为png、jpg的文件，该类位图放大会失真。二者在使用上相辅相成，但在功能强大的同时也有着体量大，耗时长的缺点，所以一般对作图细节上有很高的需求时建议使用。

ppt（powerpoint）

Microsoft的生产力软甲，在使用方便程度上PPT无疑是最具有性价比的，只要不是特别精美，常规的展示作图已经满足使用了，所以，平常使用PPT已经可以解决大部分的问题。而且日常组会汇报也使用PPT展示，通过PPT作图可以达到一石二鸟的作用，十分推荐使用。

Visio

和ppt一样这也是office中的一款功能强大的软件，不过功能上Visio更加突出流程图的制作，流程图非常具有优势，无论是一些简单的流程图还是思维导图也都可以胜任。相比于PPT胜在各种已有的图形模块较为全面，能够满足绝大部分的解释类的作图需求，制作起来方便快捷。同时也可以和Microsoft的其他软件如word软件联合使用，在使用word排版时很方便。类似的还有许多Lucidchart、ProcessOn以及在线网站，比如draw.io：https://app.diagrams.net

NN-SVG

一种专门用于对机器学习的直观化作图，用户可以通过一个简单的web界面生成神经网络的可视化图像，并提供了多种自定义选项，以便用户根据自己的需求调整图像的布局和样式：网站https://alexlenail.me/NN-SVG/LeNet.html 类似的工具还有许多开源的项目，由一个自己觉得好用的就够了，而且机器学习的原理图也比较的单一，种类比较固定。

数据类作图软件有：

origin

一种专业的数据分析和图标绘制软件，用于科学工程、金融等领域的数据处理、统计分析以及图形可视化，提供了丰富的数据分析功能和多种高质量的图表类型，支持2D和3D图表的绘制。而且相比于MATLAB十分轻量化，并且上手也更容易。

Hiplot
这是一款在线的数据可视化工具，提供多种的基础模块，如面积图、条码图等拥有自定义功能和分享功能，可以用于展示定量数据、分组数据、多变量数据等。网站：https://hiplot.cn

类似的在线工具还有很多例如ImageGP：https://www.bic.ac.cn/BIC/#/

EXCEL
最常用的数据处理工具，操作方便，大众化的一款软件，不过用于论文作图可能会有时满足不了需求，最进行简单且少量数据处理时可以使用。excel的基本功能大家都很熟悉，熟练使用也能是很高效的生产力工具，同时搭配ppt、word能很大程度解放生产力

matlab
一款十分强大的软件，有这高级数值计算、可视化编程环境，广泛用于数学建模，数据分析、工程建模、机器学习、图像处理、信号处理等各种场景。

类似的软件还有Mathematica，相比较而言Mathematica更加直观简易。

matplotlib+python
使用matplotlib需要掌握基本的python语言，但功能同样强大，对于机器学习相关的数据可以实现从训练到数据处理到可视化一条龙。人工只能相关领域作图的话，强烈推荐学习使用，性价比很高

ggplot2+R
类似上面matplotlib+python的作图方式，ggplot2+R更适合统计建模，对于数据处理并可视化十分方便，当然需要掌握一定的R语言基本知识。