在科学论文中，每张图像占据 150 到 500 个字的空间。所以优秀的图像应该比它取代的文字传达更多的信息，正所谓：一图胜千言。

那么，有哪些原则可以帮我们制作优秀的图像？J MICRO-NANOLITH MEM

主编Chris Mack撰写了相关内容，一起来学习一下~

No.1

一段数据有四个部分：描述（它是什么？）、数字、单位和不确定性估计，缺一不可。

如果存在误差条，请清楚地解释它们代表什么）。

如果删除了任何数据点，也要解释。

No.2

表和图选哪个？

表格适合查找特定信息或确切值，图适合显示趋势和进行比较。如果你认为读者会尝试从图中读取数字，请考虑使用表格（替代或附加）。

当数据点的数量很少时，通常首选表格而不是图像。

No.3

可以使用增强图像效果的颜色（方便在线阅读），但要确保黑白打印时也不会丢失任何信息。

No.4

确保图的每个元素都得到充分解释。如果可能的话，我们的目标是让读者未阅读正文也可以理解图像。

根据需要在图中添加标签，以尽量减少从文本来回引用的需要。但不要让数据迷失在混乱的线条和标签中。

图注要做三件事：描述图像中的内容，引起读者对重要特征的注意，以及（如果合适）描述从中得出的主要结论。

No.5

如果有更好的选择，不建议用饼图。

条形图应该只用于绘制分类数据。但如果类别具有自然顺序，那么线形图通常会更好。

并排条形图通常比堆叠条形图更适合比较，因为堆叠条形图底部的起伏会使图形上部难以解释。堆叠折线图也面临同样的困难。

No.6

避免所有无效的3D效果，例如使用3D条形图。它们只会导致混乱，永远不会使数据更清晰。

No.7

使用对数坐标来揭示数据中的趋势。对数坐标强调相对性变化，而线性坐标擅长显示绝对性变化。

No.8

基线有时对于比较很重要。但是，如果没有自然基线，请不要任意选择一个基线，将某种解释强加给读者。

No.9

重要的两个观点：

第一，图像绝不应比它所代表的数据更复杂。

第二，你永远无法用好图像修复坏数据。

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参考资料：

[1] http://www.lithoguru.com/scientist/litho_papers/JM3%20editorial%202013%20q4_Figures%20part1.pdf

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