注意题主问的是科研文章中的“概念图”，即Conceptual illustration，这和 如何在论文中画出漂亮的插图？ - 软件 中的回答还是不一样的，后者的回答大部分是晒如何表述results and discussion，而前者是在introduction末尾就提到了，一般是Figure 1. 或者TOC或者是当期期刊封面，偏卡通一点。
我的导师一再强调Conceptual illustration的重要性，精准的表达你的科学思想，吸引读者与审稿人的眼球，提高自己文章的影响力，到后期建立自己的品牌——一看到这图，读者和审稿人就会知道，“哦，这个工作肯定是哪哪组的人做的”
powerpoint和3dmax能满足绝大部分需求，尤其是前者。
当然adobe illustrator和photoshop也很好，只是我觉得powerpoint已经能满足自己的要求。

作为一只理工狗，我们不仅可能需要熬夜编程，更需要在很多时候画图来展示自己的结果。

如果不能用漂亮的图片来展示结果，别人对你的工作评价也许会大打折扣，这样熬夜编的程基本上算是白熬了。

下面隆重向大家推荐十款主流画图软件，美好的生活从作出高品(bi)格的图片开始。(以下示例图片均来自网络，版权归原作者所有)

第10名：锯齿风Matlab

Matlab只排在第十位是因为本来它就不是一个用来做画图的软件。人家的主要功能是矩阵操作、统筹优化、数学实验、仿真模拟（此处省略一万字）等等好吗？用matlab画图简直就是高射炮打蚊子——大材小用。如果非要只比较它的画图能力，只能说呵呵了，下面是Matlab的画风，淡淡的锯齿风一直被网友所吐槽。

Matlab画图虽然锯齿严重，但这并不能掩盖它是一款极其优秀的科学计算软件的事实。每个人只有在适合自己的岗位上才能充分发挥自己的优势，每个软件也是一样。所以使用matlab画图功能时，最合适的用途是用来实施检查编程结果是否正确，并不做最后报告或论文输出。

第9名：清爽风Gnuplot

Gnuplot是一个命令行的交互式绘图工具。用户通过输入命令，逐步设置或修改绘图环境，并以图形描述数据或函数。优点是画图速度快、画风清爽，软件开源且免费，图片质量相当专业。缺点是：需要写代码。下面是几个例子：

第8名：高冷风Matplotlib

Matplotlib是著名Python的标配画图包，其绘图函数的名字基本上与 Matlab 的绘图函数差不多。优点是曲线精致，软件开源免费，支持Latex公式插入，且许多时候只需要一行或几行代码就能搞定。缺点是需要Python编程基础。几个例子：

矢量分布图：

第7名：简易风visio

Microsoft Visio是Windows 操作系统下运行的流程图软件，它现在是Microsoft Office软件的一个部分。Visio可以制作的图表范围十分广泛，利用Visio的强大绘图功能绘制地图、企业标志等。最主要还是用来画流程图、示意图。

从matlab、gnuplot和matplotlib中选一个画曲线图的软件，并和画示意图的visio搭配，是画图初级阶段的标配。

第6名：SCI风Origin

Origin是简单易学、操作灵活、功能丰富全面的画图软件，既可以满足一般用户的制图需要，也可以满足高级用户数据分析、函数拟合的需要。目前，它似乎已成为专业论文SCI的标配绘图软件。缺点是操作系统不太友好、易崩溃，只支持Windows系统。几个示例图：

三维场图：

第4名：流场风Tecplot

Tecplot从简单的二维曲线曲面图，到复杂的三维动态图都可以实现。它的特色在于可快捷的将大量数据资料转化为容易理解的图片，例如等高线、向量图、网格图、剖面图、流线图等等。它提供和CAD、CFD软件的接口，可以用于其它分析软件(如有限元、计算流体动力学等)的后处理工作。

飞机表面应力云图：

机翼附近流场：

螺旋桨网格图：

女性内衣设计：

海上钻井平台：

第3名：矢量风Illustrator

Adobe illustrator是一种应用于出版、多媒体和在线图像的工业标准矢量插画的软件，作为一款非常好的图片处理工具，Adobe Illustrator广泛应用于印刷出版、海报书籍排版、专业插画、多媒体图像处理和互联网页面的制作等，也可以为线稿提供较高的精度和控制，适合生产任何小型设计到大型的复杂项目。

简单的示意图：

绚丽的原理图：

复杂的人像图：

复杂的人像图：

从Origin、ggplot2和Tecplot中选一个画图的软件，并和画示意图的illustrator搭配，是画图中级阶段的配置。

第2名：专业风Paraview

Paraview除了可以画最基本的曲线曲面图等，也提供和CAD、CFD软件的接口，可以用于其它分析软件的后处理工作。Paraview支持多种数据格式和显示方式，目前包括网格绘制，面绘制，体绘制等方法。可视化包含：数据读取，数据过滤和数据渲染三个基本的步骤。Paraview提供开源可编程。缺点是难度较高，入门需花时间。

赛车附近流场图：

正常红细胞和变异红细胞分布图：

全球气温分布：

第1名：LaTex 风Tikz

Word是很目前很流行的排版软件。然而还有另外一种和它相媲美只是没那么流行的排版软件——LaTeX，它是一种基于TEX的排版系统。利用它能在短时间内生成很多具有书籍质量的印刷品，尤其是生成复杂表格和数学公式。因此它非常适用于生成高印刷质量的科技和数学类文档。Tikz是LaTex原生支持的图包来，可以画论文中的插图。用TikZ画可以做到完美，特别是与LaTeX文档的整体交互，比用一般绘图软件好得多。二维图、三维图、流程图、示意图都能实现。同样的，缺点也是难度较高，入门需花时间。

磁场分布图：

ps, 如果对科学计算（尤其是Matlab使用中）的经验、教训或者好玩的东西感兴趣，可以关注我的微信公众号“科学计算编点程（kexuebc）”哦。用卡通对话的形式，每天推送一条实用小技巧。

原文链接： 你一定要知道的十款主流画图软件，淡定的工作从画出高品格图片开始

前言：很多小伙伴在做 科研 的过程中，对 论文 结果的呈现问题大费周章，很多时候经过程序跑出的图不那么好看（美学角度上）。今天，小编在这里分享一些个人在做 科研 时 画图 的一些经验和心得（走过很多的坑...），也欢迎广大做 科研 的朋友们前来补充！由于小编目前在做的是人工智能方面的研究，所以很多时候需要画很多的对比图，比如说柱状图、折线图、聚类结果、彩色表格（渐变色）等等。在投稿英文期刊的时候，期刊往往对图片的格式要求十分严格，因此不仅要调整好图片的布局，还要调整图片的尺寸、分辨率以及格式(*.eps,*.ps, etc.) 可以面向 科研 选题、思维导图、数据清洗、统计分析、高级编程、代码调试、算法学习、 论文 检索、写作、翻译、润色、文献辅助阅读、文献信息提取、辅助 论文 审稿、新闻撰写、科技绘图、地学绘图（GIS地图绘制）、概念图生成、图像识别、教学课件、教学案例生成、基金润色、专业咨询、文件上传和处理、机器/深度学习训练与模拟、大模型API二次开发等特定任务，生成文本、图片、代码、语音、视频等不同形式的数据、模式和内容，成为不少 科研 工作者的第二大脑。 由于绘图导出的一般是为插入到 论文 中，双列的 论文 ，单列宽度大概是9cm，为了图可以一比一放置于 论文 ，因此在绘图时就将其设置好。在第6步时，设置坐标轴格式时，可以设置上轴标题，这里设置标题格式右击标题点击属性即可更改标题格式。在左侧工具栏，找到重构图例，图例一般在右上角，可以进行拖拽，也可右击点击属性进行修改。双击白色区域（画布），设置靠左1.5cm，靠上1cm，宽度为6cm，高度为5cm。双击坐标轴，即可弹出坐标轴设置框，设置你所需要坐标轴的格式。双击白色区域（画布），设置宽度为9cm，高度为15cm。 本来打算对常见图表的名称及用途做一个介绍的，但实在是太多了，给大家一些网址自己查吧，相当于查图的图典。 The R Graph Gallery 网址 ：https://r-graph-gallery.com/index.html Data to Viz 网址 ： https://www.data-to-viz.com/ 网址 ： https://dat avi zproject.com/ 中文的，图之典 网址 ： http://tuzhidian.com/ 蚂蚁数据可视化 网址 ： https://ant 统计分析的结果通常包括统计图和统计表。统计图是一种用图形表示数据的方式，它能够直观地展示数据的分布、趋势和关系。 科研 论文 中常见的统计图包括条形图、饼图、折线图、散点图等。这些图形可以帮助人们快速地理解和分析数据，找出其中的规律和特征。今天就来讲一讲常用的 科研 统计图。 我这里对传统的火山图做了进一步的优化，比如通过调整点的大小突出展示感兴趣基因对应的点，并将感兴趣基因的名称以标签的方式展示出来。转录组测序后，往往需要用qPCR结果去验证，我们常常需要绘制双坐标轴图表进行比较，如下图，左侧的坐标轴对应Q-PCR的结果（柱状图），右侧的坐标轴对应RNA-seq的测序结果（折线图）。热图，主要使用渐变颜色来展现数据在不同样本中的变化规律，工具除了支持为热图添加分组注释条，也可以指定展示特定的文字标签，即使绘制上百个基因的热图，基因标签也不会重叠在一起。 科研 图表作为 科研 结果展示的重要组成部分，在科学研究中具有非凡的意义。一幅好的图片不仅能起到画龙点睛之功效，还能增加读者对文章的好感度。那么问题的来了，面对纷繁复杂的图表类型该如何选择适合自...... XMind 是一个跨平台的思维导图 软件 ，具有多种结构样式，除了普通的思维导图，还包括树形图、逻辑图、鱼骨图、时间轴、树状表格等等，不同的结构样式可以自由组合混用，同时支持一键更换结构样式。 有效的沟通，从来都不是字数与数据的堆砌，有时一张图表的价值远高于成千的文字描述，将复杂的信息讲明白，便于浏览，让人一目了然就是信息视觉化的最佳效果。老李我刚开始工作的时候，习惯什么都直接放上数据，美名其曰用数据讲话，导致报告密密麻麻，领导抓不住重点，根本看不下去。后来我学会了用图表来传递信息，但随着接触的数据越来越多，数据种类也越来越复杂，像什么模型图、流程图、统计图、架构图等等，要做的图表越来越多，一种工具已经没有办法满足日常的绘图需求。... 链接：https://www.zhihu.com/question/29557377/answer/150195627 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 这几年写paper，数据类的图都是Matlab或者python搞前期，存eps格式矢量图出来再用illustrator后期美化。多亏illustrator大法，各种Matl... 如果你想要在Linxu中获得一个高效、自动化、高质量的科学 画图 的解决方案，应该考虑尝试下matplotlib库。Matplotlib是基于Python的开源科学测绘包，基于python 软件 基金会许可证发布。大量的文档和例子、集成了Python和Numpy科学计算包、以及自动化能力，是作为Linux环境中进行科学 画图 的可靠选择的几个原因。这个教程将提供几个用matplotlib 画图 的例子。特性支持众...