全書分為 8 章， 主要內(nèi)容如下：第1章介紹學(xué)術(shù)論文插圖繪制的規(guī)范性和基本原則以及學(xué)術(shù)論文插圖的配色基礎(chǔ)；第2章介紹繪制學(xué)術(shù)論文插圖的主要工具，并重點(diǎn)介紹 Matplotlib、Seaborn、ProPlot 以及 SciencePlots 工具包的語法及其重要特征；第3章介紹學(xué)術(shù)論文中常見的單變量圖及其繪制方法，包括直方圖、密度圖、Q-Q 圖等；第4章介紹學(xué)術(shù)論文中常見的雙變量圖及其繪制方法， 具體包括誤差線、柱形圖、箱線圖、相關(guān)性散 點(diǎn)圖以及矩陣熱力圖等；第5 章介紹學(xué)術(shù)論文中常見的多變量圖及其繪制方法，包括等高線圖、點(diǎn)圖系列、 三元相圖、 3D 圖系列以及 RadViz 圖等；第 6 章介紹學(xué)術(shù)論文中常見的空間數(shù)據(jù)型圖及其繪制方法，包括分 級統(tǒng)計(jì)地圖、連接線地圖、等值線地圖以及子地圖等；第 7 章介紹學(xué)術(shù)論文中常見的可視化圖及其繪制方法，包括配對圖系列、韋恩圖、泰勒圖以及漏斗圖等；第 8 章通過案例介紹學(xué)術(shù)論文插圖的繪制技術(shù)。
本書結(jié)構(gòu)清晰，兼具美觀性與實(shí)用性，既適合各大研究機(jī)構(gòu)和高校等單位的工作者閱讀，也適合各行業(yè)工作人員以及在讀的研究生和準(zhǔn)備考研的大學(xué)生閱讀，還適合需要進(jìn)一步掌握科研論文插圖的設(shè)計(jì)思路和繪制技巧的群體學(xué)習(xí)。
1.數(shù)據(jù)分析師和獨(dú)立數(shù)據(jù)可視化設(shè)計(jì)師傳授豐富的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)和杰出的繪圖技能，實(shí)用的科研論文配圖繪制指南。
2.系統(tǒng)地介紹基于Python的科研論文配圖的繪制技巧，提高讀者的繪圖效率。
3.100多種圖形的詳細(xì)繪制方法，200多個(gè)繪圖用的源代碼文件即學(xué)即用，輕松做出精美的科研和論文配圖，讓論文錦上添花。
4.全彩印刷，圖表案例精彩呈現(xiàn)，帶來良好的閱讀體驗(yàn)，方便理解和學(xué)習(xí)。
5.浙江大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院副院長陳為教授，圖表大咖張杰、張敏和阿里云技術(shù)專家石璞東聯(lián)名推薦。
寧海濤
數(shù)據(jù)分析師；
獨(dú)立數(shù)據(jù)可視化設(shè)計(jì)師；
學(xué)術(shù)/商務(wù)插圖設(shè)計(jì)愛好者；
【DataCharm】主創(chuàng)；
錄制有《Python數(shù)據(jù)可視化》《R語言數(shù)據(jù)可視化》《統(tǒng)計(jì)圖形可視化》等多個(gè)線上課程；
研究方向?yàn)轭伾茖W(xué)、數(shù)據(jù)新聞、可視化設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)分析和人工智能等。
目 錄
第 1章 科研論文配圖的繪制與配色基礎(chǔ) 1
1.1 科研論文配圖的繪制基礎(chǔ) 2
1.1.1 繪制規(guī)范 2
1.1.2 繪制原則 4
1.2 科研論文配圖的配色基礎(chǔ) 5
1.2.1 色彩模式 5
1.2.2 色輪配色原理 7
1.2.3 顏色主題 9
1.2.4 配色工具 12
1.3 本章小結(jié) 16
第 2章 繪制工具及其重要特征 17
2.1 Matplotlib 18
2.1.1 圖形元素 18
2.1.2 圖層順序 19
2.1.3 軸比例和刻度 20
2.1.4 坐標(biāo)系 22
2.1.5 多子圖的繪制 25
2.1.6 常見的圖類型 30
2.1.7 結(jié)果保存 31
2.2 Seaborn 31
2.2.1 圖類型 31
2.2.2 多子圖網(wǎng)格型圖 33
2.2.3 繪圖風(fēng)格、顏色主題和繪圖元素縮放比例 34
2.3 ProPlot 36
2.3.1 多子圖繪制處理 36
2.3.2 更簡單的顏色條和圖例 39
2.3.3 更加美觀的顏色和字體 40
2.4 SciencePlots 42
2.5 本章小結(jié) 44
第3章 單變量圖形的繪制 45
3.1 基于連續(xù)變量繪制的單變量圖的類型 46
3.2 單變量圖形的繪制方法 47
3.2.1 直方圖 47
3.2.2 密度圖 49
3.2.3 Q-Q圖和 P-P圖 58
3.2.4 經(jīng)驗(yàn)分布函數(shù)圖 60
3.3 本章小結(jié) 63
第 4章.雙變量圖形的繪制 64
4.1 繪制離散變量和連續(xù)變量 65
4.1.1 誤差線 65
4.1.2 點(diǎn)圖 67
4.1.3 克利夫蘭點(diǎn)圖和“棒棒糖”圖 67
4.1.4 類別折線圖 70
4.1.5 點(diǎn)帶圖和分簇散點(diǎn)圖 71
4.1.6 柱形圖系列 73
4.1.7 人口“金字塔”圖 87
4.1.8 箱線圖 89
4.1.9 “小提琴”圖 95
4.1.10 密度縮放抖動圖 101
4.1.11 云雨圖 102
4.1.12 餅圖和環(huán)形圖 104
4.2 繪制兩個(gè)連續(xù)變量 107
4.2.1 折線圖系列 108
4.2.2 面積圖 113
4.2.3 相關(guān)性散點(diǎn)圖系列 117
4.2.4 回歸分析（線性和非線性） 128
4.2.5 相關(guān)性矩陣熱力圖 133
4.2.6 邊際組合圖 139
4.3 其他雙變量圖類型 141
4.3.1 ROC曲線 141
4.3.2 生存曲線圖 144
4.3.3 “火山”圖 146
4.3.4 “子彈”圖 148
4.4 本章小結(jié) 151
第5章 多變量圖形的繪制 152
5.1 等值線圖 153
5.1.1 基礎(chǔ)等值線圖 153
5.1.2 紋理填充等值線圖 154
5.1.3 帶矢量指示的等值線圖 155
5.2 點(diǎn)圖系列 156
5.2.1 相關(guān)性散點(diǎn)圖 156
5.2.2 氣泡圖系列 159
5.3 三元相圖 161
5.3.1 三元相圖的基本樣式 163
5.3.2 三元相散點(diǎn)圖系列 164
5.3.3 三元相等值線圖 171
5.3.4 三元相多邊形圖 173
5.4 3D圖系列 175
5.4.1 3D散點(diǎn)圖系列 175
5.4.2 3D柱形圖 177
5.4.3 3D曲面圖 178
5.4.4 3D組合圖系列 181
5.4.5 利用 Mayavi庫繪制 3D圖系列 184
5.4.6 利用 PyVista庫繪制 3D圖系列 187
5.5 平行坐標(biāo)圖 191
5.5.1 pandas庫繪制 191
5.5.2 Plotly Express庫繪制 192
5.5.3 Paxplot庫繪制 194
5.5.4 曲線樣式繪制 195
5.6 Radviz圖 196
5.7 主成分分析圖 198
5.8 和弦圖 201
5.9 �；鶊D 204
5.10 本章小結(jié) 206
第6章 空間數(shù)據(jù)型圖形的繪制 207
6.1 地理空間數(shù)據(jù)可視化分析 208
6.1.1 空間數(shù)據(jù)處理方法及常見的地理投影 208
6.1.2 地理空間數(shù)據(jù)格式 211
6.1.3 地理空間地圖類型 212
6.2 常見地理空間地圖的繪制 212
6.2.1 GeoPandas庫對象基礎(chǔ)繪圖 212
6.2.2 地理空間繪圖坐標(biāo)系樣式更改 214
6.2.3 常見地理空間地圖類型 215
6.2.4 氣泡地圖 219
6.3 分級統(tǒng)計(jì)地圖 222
6.3.1 單變量分級統(tǒng)計(jì)地圖 222
6.3.2 雙變量分級統(tǒng)計(jì)地圖 224
6.4 帶統(tǒng)計(jì)信息的地圖 227
6.5 連接線地圖 229
6.6 類型地圖 232
6.7 等值線地圖 233
6.8 子地圖添加 238
6.9 本章小結(jié) 239
第7章 其他類型圖的繪制 241
7.1 Bland Altman圖 242
7.2 配對數(shù)據(jù)圖系列 243
7.2.1 配對圖 243
7.2.2 配對 T檢驗(yàn)圖 245
7.2.3 前后圖 246
7.2.4 應(yīng)用場景 249
7.3 韋恩圖 249
7.4 泰勒圖 250
7.5 森林圖 254
7.6 漏斗圖 256
7.7 史密斯圖 259
7.8 本章小結(jié) 261
第8章 學(xué)術(shù)圖繪制案例 262
8.1 數(shù)據(jù)觀察期 263
8.2 相關(guān)性分析（多子圖） 266
8.3 模型精度評估分析 271
8.4 本章小結(jié) 274
附錄 部分英文期刊關(guān)于投稿插圖的標(biāo)準(zhǔn)和要求 275
參考文獻(xiàn) 279
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