Nature 配色系列

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于 2023-09-19 18:43:24 首次发布
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RGB&HEX
64,57,144128,166,226251,221,133244,111,67207,67,62
#403990#80A6E2#FBDD85#F46F43#CF3D3E

RGB&HEX
255,235,173220,215,193191,177,208167,192,222108,145,194164,81,79
#FFEBAD #DCD7C1#BFB1D0#A7C0DE#6C91C2#A4514F

RGB&HEX
188,2,18757,98,22766,139,44206,224,0140,240,1400,0,0
#BC02BB #3962E3#428B2C#CEE000#8CF08C#000000

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科研绘图系列：ggsci期刊配色
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ggsci包提供了一系列高质量的颜色，以顶级大刊的审美为我们定好颜色，从此告别颜色选择惆怅！scale_fill_jco() #临床肿瘤学杂志 JCO。scale_fill_jama() #美国医学会杂志，JAMA。scale_fill_lancet() #柳叶刀 Lancet。大家可以欣赏上顶级期刊的颜色，挑一种最合适的用到你的论文中去吧！scale_fill_npg() #Nature杂志。scale_fill_nejm() #新英格兰 NEJM。
跟Nature学SCI图片高级配色
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图片结果可以说是一篇 SCI 的灵魂，好看的图片会为文章增色不少，能够更好的展示研究结果，并起到愉悦编辑和审稿人身心的作用（并没有）。 其中，图片的配色这一问题往往被众多的科研人员所忽略，毕竟…我们是科研狗，而不是设计狗（汪！）。 彩色的世界 那么，各位先来跟笔者看一看下面两张图，是不是立刻就 get 到了配色的重要性！ 图 1 （图片来源：文献截图） （上图 PMID: 26064249；下图 PMID: 31534227） 不过，大多数学者可...
ggsci | 让你的配色Nature化
weixin_45822007的博客
03-26 9065
R科研绘图调色板—ggsci包 简介 ggsci提供了一系列高质量的调色板，其灵感来自于期刊、电影等。ggsci中的调色板可用于ggplot2。基本用法： scale_color_palname() scale_fill_palname() #安装并加载ggsci包 install.packages("ggsci") library("ggsci") library("ggplot2") library("gridExtra") 离散型调色板 使用散点图和条形图来演示ggsci中的调色板。 #示例.
Nature审稿人喜欢的绘图配色分享（附颜色代码）
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这篇笔记整理了【Nature正刊绘图配色】，对于写论文或者是参加数学建模比赛。
跟着顶刊学科研绘图——nature配色篇（二）
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只有朝着100分学习，才能想出80分的想法，交出60分的答卷。今日继续一起跟着nature培养科研绘图配色的美感。
常用颜色的RGB值，几乎覆盖所有颜色
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常用颜色的RGB值，几乎覆盖所有颜色，包括HTML RGB值。
跟着顶刊学科研绘图——nature配色篇（三）
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只有朝着100分学习，才能想出80分的想法。今日继续一起跟着nature培养科研绘图配色的美感。
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生态、遥感论文配色: 最新Natura绘图配色案例，与R调用代码！
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跟着顶刊学科研绘图——nature配色篇（一）
magiconecube的博客
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常用颜色的RGB值
04-22
NULL 博文链接：https://dadi520.iteye.com/blog/1884875
Matplotlib 科研论文图的配色；科研绘图；科研配色
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通过本文的学习，您不仅可以掌握如何使用 ggsci 高效创建专业且美观的科研图表，还能从丰富多样的配色方案中找到最适合自己数据展示的风格。不论是顶级医学杂志的严谨配色，还是流行文化的趣味方案，ggsci 都为科研数据可视化提供了多种选择。希望这些内容能为您的科研工作增光添彩，并激发您在数据展示中的更多创意！
轻松绘制Nature风格双轴曲线图的Matlab模板
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Nature配色|点图、线图及点线图好看的妆容
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后两组五色配色中有4种视觉上相似的颜色，在绘图过程中可以将对照组设置为灰色，实验组设置为其他4组颜色，更好区分。第4组配色在原文中对应五组数据全篇使用，绘制了非常多的点图和线图，数据多但非常整齐有序，审美十分在线.本期的全部内容啦，希望能对大家科研绘图有所帮助！本期配色主要参考Nature期刊的两篇文章，非示意图及流程图配色，原文中就是用来绘制点图、线图及点线图的，用上可显著提升简单图形的美观度，快快用起来吧！点图、线图及点线图是最常见的数据可视化工具，也是本科及研究生毕业论文中最常绘制的图形。
跟着Nature Plant学图形颜色搭配 | caecopal包
BioinfoDu
09-28 623
我相信很多人对于自己的文章图形颜色搭配也是一个头疼的问题，包括自己。每次绘图时，总是在纠结自己整体图形颜色的搭配。若，我们仔细查看顶刊期刊的文章，他们的图形颜色搭配真。(IF:16.0)期刊中看到文中的图形，进一步的查看后发现作者使用一个R包来进行图形颜色的搭配。就此机会也分享给大家，若你需要可以进一步查看及使用此包。，主要发表或收录生物信息学的教程，以及基于R的分析和可视化（包括数据分析，图形绘制等）；文章图形颜色的搭配方案很多，也是我们作图所必备的“审美技能”之一。对于图形颜色的搭配，对于文章。
sci配色
03-21
### 使用 ggsci 包实现 R 中的 SCI 配色方案 在科学研究领域，数据可视化的美观性和科学性至关重要。为了帮助研究人员更高效地设计具有学术美感的图表，`ggsci` 包提供了多种预定义的颜色集合，这些颜色来源于知名 SCI 期刊的标准配色方案[^1]。 #### 安装与加载 `ggsci` 包 要使用 `ggsci` 包中的功能，需先安装该包并将其导入到工作环境中： ```r install.packages("ggsci") library(ggsci) ``` #### 应用示例 以下是利用 `ggsci` 包创建带有 Nature 风格调色板的散点图的一个简单例子： ```r library(ggplot2) # 创建一个简单的数据框 data <- data.frame( x = rnorm(10), y = rnorm(10), group = factor(rep(c("A", "B"), each=5)) ) # 绘制图形并应用 nature 调色板 p <- ggplot(data, aes(x=x, y=y, color=group)) + geom_point(size=4) + scale_color_npg() + # 使用 NPG (Nature Publishing Group) 的配色方案 theme_minimal() print(p) ``` 上述代码片段中使用的函数 `scale_color_npg()` 是基于《自然》系列杂志的颜色主题构建而成的一种方法。 #### 多样化选择 除了默认支持的一些顶级期刊外，“ggsci”还涵盖了超过 **2200+ 种不同的 SCI 论文配色方案**，这使得用户能够针对具体需求找到最合适的视觉表达方式[^2]。如果不确定哪种颜色组合最适合当前项目，则可以按照所需数量筛选可能选项——比如当需要四个独立色调时，程序会返回大约 **123 种四色彩搭配建议**给开发者进一步挑选。 #### 设计原则提醒 尽管拥有丰富的资源可供选取，但在实际操作过程中仍需要注意遵循一定的美学准则来保证最终成果的专业度。例如避免过度混合鲜艳色彩以免造成阅读困难；优先考虑对比强烈却和谐统一的整体布局等等[^3]。 另外值得注意的是，《PNAS》，《Nature》以及《Science》等高影响力刊物本身也展现了各自独特的艺术品味与其背后隐藏的故事价值。通过分析它们过往发表作品里的典型特征可以帮助我们更好地理解何谓真正意义上的“科研级”呈现效果[^4]。
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