来源：知乎。作者：何政达。
我认为在思考『文章的图如何做』这个问题时，最重要的是：文章的整个逻辑以及图在其中所起的作用。
下面我以在Science上发表的一篇电催化综述中的图作为例子来讲一下。原文”Combining theory and experiment in electrocatalysis: Insights into materials design”下面我将分示意图、数据图两大块进行分析，并在最后形成一个checklist。这样方便大家以后在写完文章、画完图以后，对着这个checklist进行比较。看看有没有哪些遗漏的地方（可能在以后会补充）。
好，下面我们开始吧！
文章摘要部分给了第一个示意图：
整幅图所要表达的意思是：
（1）空气中常见小分子经过研究后，可通过太阳能转化为清洁能源（H2)，燃料（CxHyOz）以及重要化工产品（NH3）。
（2）将整个的研究过程分成了四块：
Theory –> Synthesis –> Characterization –> Test –> Theory.
这样形成一个循环，在每一块都使用一幅图来表示，显得直观。并且使用3D高清图，更显高大上。
（3）看整个图片的配色，以红、白、蓝作为三中基本颜色，不会让读者感觉到颜色带来的强烈冲击。整幅图片看上去十分温和。
该图的文字说明为：
正文部分又出现了第二个示意图：
这张图说明了目前可持续能源的产生、运输与消耗。使用:
绿色代表N2的流动方向：（N2→NH3）
红色代表CO2的流动方向：（CO2→CO→CxHyOz）
蓝色代表H2O的流动方向：（H2O→H2O2）
绿色可以使人们想到农业，而NH3可以被用作肥料；CO2由化石燃料燃烧而来，因此代表火，用红色；H2O想到碧蓝的大海，因此选择蓝色。另外图中示意物的选择方式也值得学习。这幅图给人一种流程图式的感觉，因此学学工业上的流程图，会对画好基础研究的示意图有很大帮助。
第三个示意图是将新型催化剂的设计手段进行了总结：
最上面两个箭头分别表示了制备高效催化剂的两种方法：（1）增加活性位点数（2）增加内禀活性。下面给出了9种优化催化剂的方法，并在每种方式下给出了相应的示意图。在图上部的中心位置，还用两幅小图表现了使用两种方法中理论与实际的比较。非常全面、直观、简洁、美观的对催化剂设计方式进行了总结。
接下来作者们对氢析出反应（HER）进行了总结：
在文章中，由于某些杂志对图片数量有要求。因此作者会将几幅图压缩成一幅图（像这样）。这些图所表达的Science在这里不说，因为与问题无关。感兴趣的可以参考我的文章与专栏。我们可以从中得到的启示有：
（1）坐标轴所表示的物理量及其单位要清晰可见。
（2）图中不同配色和不同形状点所代表的意思要在图中给出。
（3）对于特殊点（例如数据从别的工作中copy来的），要在数据点周围表明来源（或在图的描述中写出）。
（4）对于B这样图线众多的，要结合每条线的颜色，给出对应的Legends。
（5）下面的小图虽然很小，但是所表达的内容以及每幅图片对应的参考文献都让人一目了然。对于底色偏黑的图片，就运用白色来画长度标尺。相反底色偏白的，则用黑色来画长度标尺。目的都是为了让人看清楚。
（6）两个箭头也表现了作者们对文献经过了详细的总结和整理，给出了趋势的方向。而不是简单的数据堆砌与毫无逻辑的结果展示。
之后作者们讨论了氧还原反应（ORR）
其中需要注意的点与上面HER基本一致。但可以特别看一下图B。作者运用二维密度图在平面上用颜色表现了活性大小（红色代表高活性、蓝色代表低活性，这样的配色也和光谱是一样的）。另外看下数据点，在下面将图B放大：
从图中符号的说明中可以看出，作者用红色代表(100)晶面，用蓝色代表(111)晶面；用圆形代表纯金属（metal），用方形代表合金（alloy）。这也给我们一个启示：用相同的特征代表相同的意思。这样能更直观的表达出自己所想表达的意思。毕竟，图示的作用就是让人一眼就能知道你想表达的含义。如果没有达到这一点，重画。
下一幅图表示了运用理论计算与实验的比较以及随着年代增长，氧析出反应（OER）的超电势的变化趋势：
从描述文字中就能看到这附图中所包含的信息量。如果在你的文章中，可以用这样的方式总结你这个小领域中的工作进展与当前现状，一定会为文章增色不少。
这幅图是有关ORR机理的计算：
从图A我们可以看到，每一步所表示的表面物种都进行了标识。每条线所代表的物理意义都用其本身的颜色表示出来。注意：在整个文章中，对图片的配色有高度的统一性。都以白、红、蓝作为基本三基色。这三种颜色的搭配在我看来是非常好的组合，希望大家也能借鉴到自己的文章中。
这是文章的最后一幅图：
要关注的重点也和前面所讲的一样，就不再赘述。但在这里要说明的是：全文总共有14页，有7张图。一般研究论文中图片的数量不应多于10个，Communication类的论文图片不应多于5个（有些杂志规定不能多于3个）。因此如何有效的整理数据变得非常重要。有兴趣的人可以关注一下『数据可视化』这个领域。会让你对如何在科技论文中作图产生全新的认识。
下面就是之前说过的checklist（检查表）：
每幅图是否充分表达了我想表达的意思？具体你需要留意的包括：
（1）坐标轴是否表达清晰？物理量和单位是否给出？字体是否够大？（我个人比较喜欢28的字体给坐标轴名称；24的字体给坐标轴上的数字）
（2）图中的每一个点的物理意义是否在图中进行了充分表达？有没有用统一的特征表达统一的意思？（参见图4(b)的讨论）
（3）图中每条线是否给出了其物理意义？
（4）关键的点（转变点、极值点）是否用箭头进行了强调？
（5）配色是否让人感觉comforting？而不是shocked或者annoyed（6）每幅图的描述是否精确？与图中数据是否吻合？图中无法表现的信息是否在描述中给出了充分说明？
图的数量是否符合要求？
（1）哪些图可以合并？
（2）哪些图可以放到Supporting Material中？
（3）哪些图可以拼成（A,B,C）这样的？
我的图还能不能更吸引人一些？
（1）是否给别人看过？
（2）别人能否一眼看到图就知道我想表达的全部意思？
（3）别人对我的配色怎么看？
希望对您有用。
谢谢阅读！
（文章来源：知乎。作者：何政达。链接：https://www.zhihu.com/question/39751595/answer/148108793）
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