Scientific Visualization

科学可视化 (Scientific Visualization)

科学可视化旨在将数据转化为清晰、准确的出版级图表。本技能涵盖了创建符合期刊要求的绘图、多面板布局、误差棒、显著性标记以及色盲友好型调色板的完整指南。

何时使用

本技能适用于：

• 为科学手稿创建绘图或可视化。
• 准备提交给学术期刊（Nature, Science, Cell, PLOS 等）的图形。
• 确保图表对色盲读者友好且易于访问。
• 制作样式统一的多面板图表（Multi-panel figures）。
• 以正确的格式（PDF/EPS/TIFF）和分辨率（300-600 DPI）导出图形。
• 改进现有图表以达到出版标准。

核心原则与最佳实践

1. 分辨率与文件格式

• 矢量格式（首选）：PDF, EPS, SVG。适用于绘图、曲线、散点图，无限缩放不失真。
• 位图格式：TIFF, PNG。照片或显微镜图像需 300-600 DPI；线画图需 600-1200 DPI。
• 严禁：在科学数据中使用 JPEG 格式。

2. 颜色选择 - 色盲无障碍

• 始终使用色盲友好调色板（如 Okabe-Ito）。
• 连续数据：使用感知均匀的色图（Viridis, Plasma）。
• 避免：红-绿对比（Red-Green），约 8% 的男性无法区分。

3. 字号与版式

• 字体：Arial, Helvetica 等无衬线字体。
• 最小字号：轴标签 7-9 pt，刻度 6-8 pt，面板标题 8-12 pt (加粗)。
• 单位：始终在括号内包含单位。

4. 统计严谨性

• 始终包含误差棒（SD, SEM 或 CI），并在图注中说明其含义。
• 显著性标记：清晰标注并说明 p 值范围（如 * p < 0.05）。
• 样本量：在图中或图注中注明样本量 (n)。

常用工作流示例

创建出版级折线图

import matplotlib.pyplot as plt
from style_presets import apply_publication_style

apply_publication_style('default')
fig, ax = plt.subplots(figsize=(3.5, 2.5)) # 单栏宽度约 89mm (3.5 inch)
ax.plot(x, y, label='实验组')
ax.set_xlabel('时间 (秒)')
ax.set_ylabel('振幅 (mV)')
ax.spines['top'].set_visible(False)
ax.spines['right'].set_visible(False)
plt.savefig('figure1.pdf', bbox_inches='tight')

多面板图表布局 (A, B, C...)

使用 GridSpec 进行灵活布局，并用加粗大写字母标注面板。

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