怎么在论文中画出漂亮的插图？.doc
普通的毕业流程图，用Microsoft Office Visio，我的毕业设计论文用的Microsoft Office Visio 2003，还不错图片的范例如下VISIO2003中文版下载网址：http:/pan.baidu.com/s/1eQHAccaVISIO2003基础教程：http:/pan.baidu.com/s/1ntAAjOl复杂的我用visio画的强烈推荐 Python 的绘图模块 matplotlib:pythonplotting 。画出来的图真的是高端大气上档次，低调奢华有内涵 适用于从 2D 到 3D，从标量到矢量的各种绘图。能够保存成从 eps, pdf 到 svg, png, jpg 的多种格式。并且 Matplotlib 的绘图函数基本上都与 Matlab 的绘图函数名字都差不多，迁移的学习成本比较低。开源免费。如图所示（题目描述中的图在最后）：（以下图片均引用自 Thumbnailgallery ）像这种普通的函数图象：以及这种 Scatter 图（中文不知道该怎么说）：plt.fill(x, y1, 'b', x, y2, 'r', alpha=0.3)精致的曲线，半透明的配色。都显出你那高贵冷艳的X格，最重要的是只需一行代码就能搞定。从此以后再也不用忍受 Matlab以及GNUPlot 中那蛋疼的配色了。想画 3D 数据？没有问题 (不过用 mayavi 可能更方便一些)：ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=8, cstride=8, alpha=0.3)cset = ax.contourf(X, Y, Z, zdir='z', offset=-100, cmap=cm.coolwarm)cset = ax.contourf(X, Y, Z, zdir='x', offset=-40, cmap=cm.coolwarm)cset = ax.contourf(X, Y, Z, zdir='y', offset=40, cmap=cm.coolwarm)四行代码你就能拥有（后三行是画坐标平面上的等高线，严格的额说还是一行）。除此以外，不过你是矢量场，网络还是什么奇葩的需求都能够搞定：plt.streamplot(X, Y, U, V, color=U, linewidth=2, cmap=plt.cm.autumn)plt.colorbar()plt.triplot(x, y, triangles, 'go-')plt.title('triplot of user-specified triangulation')plt.xlabel('Longitude (degrees)')plt.ylabel('Latitude (degrees)')ax = plt.subplot(111, polar=True)bars = ax.bar(theta, radii, width=width, bottom=0.0)这还没完，Matplotlib 还支持Latex公式的插入，当别人画的图还是这个样子的时候（以下图片引用自Matplotlib Tutorial(译)）你能够把它变成这个样子：如果再搭配上 IPython 作为运行终端（这张图是自己的）：简直就是神器啊，有木有！心动不如行动，还等什么？（奉上教程一篇 Matplotlib Tutorial(译)）再补充一句，matplotlib 还可以话 xkcd 风格的图呦（图片引用自网络）此外结合 IPython Notebook 后更多精彩内容，如果嫌安装麻烦并且恰好在 Windows 系统下的话可以尝试Python的一个发行版winpython - Portable Scientific Python 2/3 32/64bit Distribution for Windows。有同学质疑 matplotlib 是否能画出题目中所示的图像，我在这里将题目中的图像用 matplotlib 画出来如下：有客户说配色和好看，唉.那我也贴几个吧.只不过当初限于篇幅没有写而已。废话不多说，上图就是王道。（以下图片来源网络）有人可能会说需要复杂的设置，其实也不用。比如上边这幅图，只需要多加一个参数就好：cmap=brewer2mpl.get_map('RdBu', 'diverging', 8, reverse=True).mpl_colormap,楼下说到统计绘图。嘛 seaborn (https:/github.com/mwaskom/seaborn) 是一个调用 matplotlib 的统计绘图库，上图：代码一行，后边的几乎都是一行，没做其他设置，默认就这样。我就不贴其他的代码了：g = sns.jointplot(x1, x2, kind="kde", size=7, space=0)这还有个更炫酷的可交互式的绘图，大家自己戳开看吧nbviewer.ipython.org/github/plotly/python-user-guide/blob/master/s0_getting-started/s0_getting-started.ipynb哼哼，完爆了吧()/
