这才是复杂论文配图的正确学习方法！都给你整理好啦...

DataCharm

发布于 2024-04-25 17:26:20

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发布于 2024-04-25 17:26:20

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- 一、网友提问-这种图到底怎么做？
- 二、可视化学习圈子是干什么的？
- 三、系统学习可视化
- 四、猜你喜欢

网友提问-这种图到底怎么做？

这几天我们的一个学员在看到一幅论文中的一个统计图形(如下)后就@我，咨询这个图形到底怎么绘制？

学员咨询的论文图形

好在，我们在分析之后，对其进行了几乎「一比一的复现」，如下：

我们复现的统计图形结果

是不是几乎一模一样！那么这幅图到底应该怎么绘制呢？

今天就给大家拆分解析一下，为啥这幅图看起来有点难绘制？

图形构成

我们先将原始的图形进行拆分，对每个主题中绘图技巧进行讲解。将图形划分为以下几个部分组成：

图形组成划分

主题部分
- 在上图中1部分为统计图形的主体，也就是常规的带误差线的统计柱形图。
- 这一部分可以使用Seaborn中的barplot() 函数完成绘制，当然，需要进行设置特殊的参数值和每个图层的顺序。
- 在上图中2部分是在X轴刻度需要进指定刻度范围和刻度间隔的设置。
左侧类别竖线添加
- 3部分是将柱形图进行类别划分，即将前三个划分为一个大类，最后一个划分为一个大类。这在复杂统计图形中是一种常用的绘图技巧。
- 绘制难点：由于主体部分设置了刻度范围，导致在使用Python进行类别竖线的添加时，无法有效的在图层上显示。
右侧P值竖线添加
- 4部分是为每个类别柱形图上进行P值横线的添加。
- 绘制难点：由于主体部分设置了刻度范围，导致在使用Python绘制时，无法有效的在图层上显示。
上侧刻度类计量图形
- 5部分是额外添加了一个刻度映射的图表类型。
- 绘制难点：由于设置刻度范围，无法在画布上绘制出；且用AI等技术，无法较为准确的确定刻度间隔距离。

解决方式：子图上添加子图

在分析完以上案例之后，要想完全使用代码绘制，确实难度不小，那到底该怎么做的呢？

在子图上添加子图-完美解决

如果将1当作主体子图，那么3 4 5 部分都可以看作是另外的子图，当然，都是在1基础上生成。

想到这里，我们就可以完美解决了，以下为子图生成样式：

子图构成架构

接下来，你就可以按照常规的在子图上绘制图形的步骤来单独绘制啦！！

为啥不用AI等合成工具完成？

确实，在完成1主体部分后，如果熟悉AI、PPT等工具的同学，在使用类似工具进行绘制时，会更加的便捷和快速。那为什么不使用上述工具呢？可能存在的问题如下：

统计图表要求数值映射精准化，人工调整难免绘制出现数值对不上、PS痕迹较重的问题
我们本来就是给大家介绍Python可视化技巧，多学习绘图技巧，以后遇到类似问题，可以通用。
我们后期有专门的AI、PPT拼图教程，当然得留着学习啦~

怎么学习这幅图的绘制方法呢？

这里，我再给大家说一遍，上述介绍的统计图形教程，都是免费更新到我们的统计可视化课程中，

「课程都是长期有效」--这点真的很良心
「后续免费新增」--你提出的都有可能复现出来
「学员交流群」--有问题随时沟通
「绘图项目对接」--一单就挣回学费

系统学习可视化

当然，在学习数据可视化的道路上，你也有很多问题得不到解答，也可以加入我们的可视化课程(可视化系列课程推文)后，在学员群里和大家一起谈论，一起进步，或者直接向我提问。如果我觉得你的问题很具有普适性，我会把它写成文章发布在公众号上，让更多人看到，有关我们数据可视化系列课程的服务内容，可以参考下面的阅读原文。