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在科学研究中，图表不仅是展示数据的工具，更是讲述科研故事的重要媒介。今天，我们带大家走进CNS顶刊，看看那些将复杂数据变成有趣视觉故事的优秀图表吧！

1 视觉简洁性

优秀的图表应该避免过多的装饰元素，保持简洁明了。例如，使用简单的颜色和形式来区分不同的数据类别，避免使用过多的图例和标签哦。

在图表设计中，简洁才是王道！太多的装饰元素不仅不能增加美感，反而容易让读者“眼花缭乱”。一个优秀的图表应该避免使用过多的图例、标签，甚至是多余的颜色。记住，你的图表是用来传递信息的，不是为了搞视觉艺术的“炫技比赛”。

简单的颜色区分：选择几种不冲突的简单颜色来区分不同数据类别，确保读者能一眼就看到核心内容。

形式简洁：比如选择柱状图、折线图等常见的图表形式，而不是让读者在复杂的图形中找“答案”。

下图展示了CNS中的图表设计，通过使用简单的颜色和形状来区分不同的数据类别。图中，作者去除了不必要的标签和图例，只保留了最核心的信息，确保读者能迅速理解图表传达的内容。这样的设计不仅提高了可读性，还让科研数据变得更加直观和吸引人。

2 易读性

图表的设计应确保读者能够快速理解数据。选择合适的字体大小和颜色对比度，确保文字和数据点清晰可见。例如，CNS顶刊中的许多图表都采用了高对比度的配色方案，使得数据在不同背景下都能清晰呈现。

再精美的数据，如果读者费力才能看清，那可就功亏一篑了。要确保图表易于阅读，字体大小和颜色对比度是两个不能忽视的细节。读者的眼睛不是显微镜，合适的字体和清晰的配色，才能让数据一目了然。

选择合适的字体大小：文字过小只会让人盯着屏幕瞪大眼睛，也别让它大到喧宾夺主。保持一个黄金比例，既不影响图表，又让文字清晰易读即可。一般请遵循期刊指南里面的图上字体要求哦，如果期刊没有提到，建议文字标注可以使用9号字体，小标签使用10-12号字体。

颜色对比要足够强：背景和数据颜色要对比鲜明，尤其是在图中显示多个数据类别时，确保每个数据点都能轻松分辨出来，但不要过于艳丽或饱和度过高，要看着舒服。

在你设计图表时，问自己一个简单的问题：“我的读者能轻松理解吗？”如果答案是否定的，那就该调整了。好看并不意味着复杂，简单直白才是最强的视觉语言。

3 数据准确性

图表里的数据一定要准确，避免误导读者。还需要确保数据的来源可靠，并在图表上标明数据来源和统计方法。

图表的准确性体现在两个方面：一是数据本身的真实性，二是数据来源的可靠性。同时，不要忘了在图表上清晰标明数据的来源和统计方法，让读者清楚你的数据从何而来，以及如何得出。

确保数据来源可靠：来自权威来源的数据才能让你的研究更有说服力，别从不知名的网站抓取数据哦！参考文献、实验数据、政府统计都可以是你数据的坚实后盾。

标明统计方法：在图表中提到的所有数据，都应该清楚标明是如何统计的。比如，样本量是多少？使用了什么统计方法？这些细节会让你的图表更具可信度。

4 故事性

一个好的图表，除了把数据摆出来，更可以是给你讲一个完整的科研小故事。通过巧妙的安排和设计，就像有个向导一样，一步步带着你深入了解研究里最关键的发现。

故事性在图表设计中尤为关键。好的图表不仅要传达数据，还要有逻辑、有节奏，就像讲故事一样——有开头、有高潮、有结尾。

色彩、线条、标签等视觉元素就像故事中的角色，它们的存在是为了更好地展示数据，而不是抢戏。让这些元素有条不紊地引导读者的目光，确保每一步都紧扣研究的核心。

在科研图表设计中，视觉简洁性、易读性、数据准确性和故事性并不是独立存在的，它们共同构成了一个优秀的图表设计框架。有时候可能会用到其中的多样要素，大家可以将这些要素结合起来，灵活运用哦~

今天的分享就到这里啦！希望这篇推文能给您带来一些写作图表制作上的小启发。别忘了，持续关注我们，获取更多科研干货和灵感哦！

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参考资料：

[1] https://www.researchgate.net/publication/338386060_Testing_Statistical_Charts_What_Makes_a_Good_Graph

[2] https://www.researchgate.net/post/Best-graphics-program-for-making-scientific-illustrations-for-journal-articles