跟着顶刊学科研绘图——nature配色篇(三)

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。

三色对比

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四色对比

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五色对比

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今日感悟

四色对比中,红蓝一定存在!
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参考文献

[1] Evans, C.G., O’Brien, J., Winfree, E. et al. Pattern recognition in the nucleation kinetics of non-equilibrium self-assembly. Nature 625, 500–507 (2024). https://doi.org/10.1038/s41586-023-06890-z

[2] Borkar, C.D., Stelly, C.E., Fu, X. et al. Top-down control of flight by a non-canonical cortico-amygdala pathway. Nature 625, 743–749 (2024). https://doi.org/10.1038/s41586-023-06912-w

[3] Greene, C.A., Gardner, A.S., Wood, M. et al. Ubiquitous acceleration in Greenland Ice Sheet calving from 1985 to 2022. Nature 625, 523–528 (2024). https://doi.org/10.1038/s41586-023-06863-2

[4] Tye, S.P., Fey, S.B., Gibert, J.P. et al. Predator mass mortality events restructure food webs through trophic decoupling. Nature (2024). https://doi.org/10.1038/s41586-023-06931-7

### 科研绘图中的配色方案 在科研绘图中,合理的色彩搭配对于数据的有效传达至关重要。以下是关于如何选择适合的配色方案以及一些具体的建议。 #### 1. 颜色的意义与逻辑关系 颜色的选择应具有明确的意义,不同颜色用于区分不同的分组,而相似的颜色则可以用来表示同一类别下的子项[^1]。为了更好地展现数据之间的逻辑关系,重要数据通常采用深色调来强调,而非核心部分则使用浅色调以降低视觉干扰。 #### 2. 图形类型与颜色应用 根据图表的具体形式调整颜色策略也是必要的。例如,在柱状图或面积图这种大面积覆盖的情况下,推荐选用较为柔和的浅色;而在折线图或散点图这类小区域呈现的形式下,则更适合运用鲜明的深色。此外,灰度背景上的线条和标记可以选择红色、黄色或其他明亮色彩以便于突出显示[^2]。 #### 3. 成熟配色方案的应用 对于初者而言,直接借鉴已有的成熟配色模板是一种高效的方式。许多专业的绘图软件都内置了一些经典的配色组合可供调用。如果希望进一步自定义自己的风格,也可以参考ColorBrewer这样的在线资源[^3]。它不仅提供了针对不同类型数据的最佳实践案例,还特别考虑到了色盲人士的需求以及其他实际应用场景的要求,如打印效果等。 #### 示例代码:Python 中 Matplotlib 使用预设配色方案绘制简单图表 ```python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 创建随机数据 data = {'A': np.random.rand(5), 'B': np.random.rand(5)} categories = list('abcde') fig, ax = plt.subplots() for key, values in data.items(): ax.bar(categories, values, label=key) ax.set_title("Bar Chart with Predefined Colors") ax.legend(title="Categories") plt.show() ``` 此段代码展示了如何利用 Python 的 Matplotlib 库快速生成带有默认配色条目的柱状图。当然,还可以通过修改参数来自行指定更复杂的个性化设置。 ---
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