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这五个bug，论文绘图时千万别碰！

来源：科学10分钟时间：2022-11-02 17:15:08 浏览：1751次

“我的文章里都已经放了这么多图了，怎么还是被编辑拒稿了啊！！？”深夜的研究所内传来了一声哀嚎，这是小王的首篇文章被拒稿的第一万八千次。灯火通明的室内，只有白炽灯见证他的眼泪。

虽然上述场景加入了虚构部分，但是想必你的身边就有同学在收到拒稿信后发出这样的疑惑。俗话说，贪多嚼不烂。科研论文主要的作用是向同行展示自己的工作成果，将实验结果和数据总结绘制成图像，能够避免使用大量数字而清晰、直接地传达大量信息（图1），这使得图像成为科研论文中的重要组成部分。测试狗科研绘图为科研人提供期刊封面、论文配图、三维动画、数据排版等多种优质专业服务。

当然，使论文脱颖而出的不是图像的数量，而是图像的质量。冗余的数据和混乱的图像会模糊论文的关键发现，显得过犹不及。在此，ACS Energy Letters主编、美国圣母大学的Prashant V. Kamat教授总结了五个常见的画图误区，并以Five Common Pitfalls to Avoid while Composing Scientific Figures为题发表在了ACS Energy Letters上^[^1]。规避这些“bug”，对于各位同学的论文写作和投稿有重要的帮助，下面笔者将带领大家对这篇文章进行深入学习，希望能够助力你的论文发表之路。

图1 高质量的图像能够通过简明的逻辑来传达关键的信息[2]

论文手稿中包含的图像对于传达实验内容、汇总研究结果是必不可少的，它具有科学数据的真实性，也体现了作者的美学思想。归根结底，论文是给人看的。作为撰稿人，绘图时要时刻谨记一个问题：“普通的读者能理解图中蕴含的科学信息吗？”

首先是关于如何遴选有效数据和合理规制图像的问题，图2以逻辑图的形式提供了一个大纲以供参考。

图2 筛选和撰写有效数据的一般准则^[^1]

掌握了数据筛选的方法后，下一步就是绘制科学图像。在这里， Kamat教授将图像绘制时常见的错误总结为以下五点，希望大家都能够避免。

图内包含的数据过多

你或许是想要通过向图像中添加大量的文字说明来更清晰地突出图中的关键信息，又或许是希望在组合图中展示更多的数据图来支持你的实验结果（图3）。这些出发点当然都是好的，但是你必须要考虑到这样做的后果。

由于图像所占的版面有限，在组合图中填充过多的数据图不仅会影响单个图像的清晰度，而且繁杂的数据反而会模糊研究重点。Jillian Buriak教授在Chemistry of Materials上发表了一篇社论文章来讨论图像清晰度的必要性^[^3]。

总的来看，采用简单粗暴的“数据堆积”的办法不但不会给读者、审稿人或编辑留下深刻的印象，而且在无法看清图像内容的情况下，他们也就会失去阅读兴趣，这并非是作为作者的我们想看到的。

为了避免此类错误，在绘图时，你需要问自己两个问题：（1）本图中所包含的数据是否与测试或分析内容密切相关？（2）文章是否围绕本图提供的数据进行了更详细的讨论？

如果对上述两个问题的任一回答为“否”，则这些额外的数据信息应当由正文转移至支撑信息中。一般来说，正文中一张组合图应当包含2-4个关键的单个数据图，这样有助于集中读者的注意。

图3 内容杂乱且过于复杂的图像^[^4]

错误的标签

我们经常看到，一个组合图内包括多个数据图的情况，因此要格外注意避免标签错误。而且，图内标记出错也会影响在正文中的描述。通常情况下，这种细枝末节的错误要由作者对文章内容进行细致的检查才能发现。

需要注意的是：由于标签类错误很难被发现，在审查和出版过程中很可能会遗漏这些问题。而一旦发现文中存在此类问题，就需要发表单独的文章进行更正和补充，但已发表文章中的错误将会永远保留在历史版面内，“一经发表，概不退换”。因此要注意仔细检查你的文章中有没有此类问题。

图的类型不对和错误的轴标题

首先，图表的绘制方法与数据的内容有关。具有因果关系的数据可以使用XY图和XYY图呈现（变量作X轴，测量属性为Y轴）。而如果数据间没有因果关系，可以考虑使用条形图，其中单位轴应当用刻度线均匀划分。必要时可以将刻度轴使用双斜线标记断开，以适应较小和较大的单位值（如图4）。

图4 双斜线断开的条形图（图片来自网络）

其次，单位轴的标题应当包括正确的科学变量名称，后跟所用单位。关于轴标题的内容需要注意以下两点：

一、为了避免产生歧义，应当避免在轴标题中使用符号简称代表，如使用A代表吸光度；

二、需要谨慎选用坐标轴的单位，如绝对测量值、pH值和吸光度等没有单位，而测量值如强度（a.u.）等无论有单位或无单位，都需要被量化并在坐标轴上使用刻度标识。

关于如何获得合理的坐标轴比例的方法，可以参考社论文章Absolute, Arbitrary, Relative, or Normalized Scale? How to Get the Scale Right^[5]。

图内数据缺乏标识

单纯使用颜色来区分图中的数据的方法缺乏区分度，因为它们在不同的屏幕中存在色差，而且色障人士在阅读中容易造成误解（图5）。因此在颜色的基础上可以使用不同的符号来进行区分。另外，必须要使用图例或标签来分别注明图中的数据点和线代表的信息。

关于如何区分图中数据集的方法，可以参考社论文章Three Simple Ways to Identify Data Sets in a Figure^[6]。

图5 单纯使用颜色区分数据会使读者难以识别和区分^[^6]

错误的图像标题

图像标题所包含的描述应当完整地、科学地说明图像内容。因此，图像标题应该注意区分每个组合图，其区分标准包括实验条件等参数。要注意，过于复杂、难以理解或过于简短的标题无法为审稿人或读者提供足够信息，会影响读者对数据的比较和评估。

关于如何使用标题概括图像内容的技巧可以参考社论文章Ten Tips for Capturing Figures with Captions[J]. ACS Energy Letter^[^7]。

这五个常见的bug尽管简单，但却是Kamat教授在多年的审稿经验中最常遇见的几类错误，为了避免因为这些简单的错误而导致编辑将你的稿件退回修改，在投稿前最好仔细地检查论文中的图像内容和图表标题。

一旦出现类似的错误，你需要将更改和修订的内容附加在给编辑的稿件回信中，以便及时进行修订。另外尤其要注意格式问题，投稿前务必仔细阅读目标期刊关于图表的说明和要求。

最后附加一个友情提示：在撰写文章时可以仔细检查正文中关于所有图像的描述，如果无法在文字中找到相关描述，表明该图像所呈现的信息与文章内容无关，最好将其排除在外或转移至支撑文件中。

参考文献

[1] Biegel C M., Kamat P V. Five Common Pitfalls to Avoid while Composing Scientific Figures[J], 2021, 6, 4309-4310.

[2] http://goodideas/Shutterstock.com

[3] Buriak, Jillian M. Figure Size: Please Be Kind to Your Reader[J]. Chemistry of Materials, 2017, 29(19):8021-8022.

[4] Olsen, Brian, C, et al. Polymers, Plasmons, and Patterns: Mechanism of Plasmon-Induced Hydrosilylation on Silicon[J]. Chemistry of Materials: A Publication of the American Chemistry Society, 2016, 28(24): 9158-9168.

[5] Kamat P V. Absolute, Arbitrary, Relative, or Normalized Scale? How to Get the Scale Right[J]. ACS Energy Letters, 2019, 4(8): 2005-2006.

[6] Biegel C M., Kamat P V. Three Simple Ways to Identify Data Sets in a Figure[J]. ACS Energy Letters, 2021, 6(3): 1148-1149.

[7] Biegel C M., Kamat P V. Ten Tips for Capturing Figures with Captions[J]. ACS Energy Letters, 2019, 4(3): 637-638.

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