期刊论文柱状图的外框

前两期简单介绍了 R 语言基础 ，比较简单粗略，然后介绍了 R 语言中表格的转换 ，因为现在绘图基本以及舍弃了基本绘图的方式，都会选择 ggplot2 来作图，这期SCI绘图介绍一下柱状图！柱状图一般用于，当我们都有一组分类变量以及每个类别的定量值，而我们关注的主要重点是定量值的大小时。应该在柱状图背景保留横网格线，便于比较我们关注的值。 当分类label过长时，最好选择横向柱状图，避免出现旋转label，保持文字阅读方向与图形方向的统一性。 应该注意对柱状图进行排序（大小，分类变量，分布）。 ggplot2中柱状图的基本绘制函数有两个，如下： geom_bar() 产生的柱状图映射是经过统计变换的(count, ..prop..)； geom_col()是不经过统计变换的，代表的就是该分类变量的实际值。 柱状图使用高度来表示一个值，因此必须始终显示柱状图的底部，以产生有效的视觉比较。使用柱状图转换后的刻度时要小心。始终使用有意义的参考点作为杆的底部是很重要的。例如，对于日志转换，参考点是1。事实上，当使用对数尺度时，geom_bar()会自动将杆的底置为1。 以每个x在数据集中出现的总数为y轴。ggplot2中一般数据和视觉元素映射是分开的，如果需要对柱状图排序，就需要对数据进行排序处理。数据的处理及转换可以参考公众号 FigDraw 3. SCI 文章绘图必备 R 数据转换 参数color控制外框颜色，fill控制填充颜色。当数据分组标签名字过长时，有一种方法是将label旋转，这样它们就不会互相重叠。 分组作图的默认position 是 position = "stack"，fill参数表示将数据映射为填充颜色，color参数表示将数据映射为外框颜色。利用lwd参数增加外框线宽度，然后将外框线颜色和背景色统一，就可以形成堆叠间有间隔的柱状图。比较各组中每个类别出现次数在该组中占的百分比比较各组中每个类别实际值在该组中占的百分比。由于数据集data中的count就是数据集mpg中每个组别的出现次数，因此图片是一样的。在aes()内部的width控制柱子的宽度，position = position_dodge()中的width控制的是一组中各柱子的间隔宽度。并排的柱状图误差线和单个的相同，但需要注意一些参数。用position_dodge() 产生的并排柱状图，需要给误差线一个分组依据，然后进行的potion调试。金字塔图的核心就是找到需要分开的变量，然后以它为依据对数据进行正和负变换，然后将正负坐标轴强制设置成对应的正值。当柱状图非常高，展示时可以选择截断坐标轴，形成只有底部和上部的中断柱状图。创建y轴截断的plot，如下：

1.对于说明性、功能性和流程性等的图，我建议一般先自己在纸上手绘大框，这样方便设计、修改，等定型后，在用专业工具绘画，这样一般效果很好而且节省时间。

2.另外，当采用柱状图、折线图等，优先用黑白色，然后是灰色或阴影的，最后才是彩色的。据说有大概10%的男性是红/绿色盲，因此要避免使用红/绿色，而且打印时候大多时候是黑白的，所以，在采用颜色标识的同时，尽量加一些标识性的线条标志，要有区别于其他区域的大小和形状。对于这些性能分析、对比等，在解释时候一定要尽量说明图的形成原因，并包括数据。如与谁相比，能效提高百分之多少，什么原因造成的等等。

3.第三，作图工具一定要专业，尽量避免用excel等做，通常做的不是很好看。图的质量一般是300dpi以上，所以如果可能，尽量用专业工具作图，然后粘贴。在论文录取后，尤其期刊论文，一般需要提交高质量的图片，尽量是jpg和tif格式的。

4.最后，论文排版要尽量和论文要求一致，直接使用投稿对象的模板。如果latex等熟悉的朋友，尽量用latex，排版的质量非常棒的。

除了图，论文里面还应该有公式、算法、证明、定义等。一定尽量用专业的东西编写，这些地方尽量不要用图片。整篇论文要尽量用多种元素说明，避免整篇大片大片的文字描述。

以上就是环球青藤小编关于论文做图要求的分享，希望对大家有所帮助，想要了解更多相关内容，也欢迎关注本平台。