马上就是51了

相信各位毕业党们都纷纷开始了紧张的论文答辩

怎么办？

当然是赶紧去准备答辩全攻略谁让你们是我宠爱的小可爱

列个小目录：

⑴答辩基本流程

⑵答辩PPT准备

⑶答辩现场如何应对

⑷千万不要踩的雷区

⑸答辩自述模板

答辩的基本流程

①学生在毕业论文答辩会前，要将经过指导老师审定并签署过意见的毕业论文一式三份，以及论文提纲、一稿二稿等交给答辩委员会,

②答辩现场,由答辩老师介绍答辩规则;

③学生概述论文的题目、研究方法、研究内容、发现与结论等;

④答辩老师针对论文进行提问。提问完后，有的学校规定可以让学生独立准备一段时间后，再来当场作答;而有的学校不设准备的时间，要求学生当场立即作答

⑤学生回答完所有问题后退场(如分组进行答辩，则等待组里所有人答辩完成后清场休会)，答辩委员会根据论文质量和答辩情况，商定是否通过，并统计成绩。

⑥召回答辩学生，当场宣布答辩结果、进行小结，或之后宣布答辩成绩。

熟悉论文

①参加论文答辩，首先必须对自己所著的论文有深刻、全面、准确的理解。

②其次，还要对论文内容有横向把握，即理解从论文主题延伸出的概念。

③此外，近期发生的、和论文有关的新闻时事、学术热点等最好也多了解下。

想好"台词"

在答辩前要事先规划好自己的论文陈述都说什么，一般来说应该涵盖这些方面：

①为什么选择这个题目？

②论文的写作目的是什么，为了解决什么问题？

③全文的基本框架、结果、行文逻辑是什么？

④通过研究发现了什么？

⑤论文在选题、观点、方法等方面有什么创新之处？

⑥论文有什么不足之处(但注意不要把论文的硬伤说出来) ？

注意:

陈述一定要概括、将重点、有所总结，而不是记流水账一样地说"第一章写.....第二章写......因为这些内容老师完全可以通过翻阅你的纸版论文了解，不需要你再讲一遍。

做好"PPT"

①内容：

每页不超过10行字或一幅图，只列要点,避免放大段文字。

②配色：

力求文字清晰、简洁易看，字体颜色要和背景形成鲜明反差，避免过多种颜色、过于花哨繁复的配色。

③图表：

可以适当地在PPT中穿插使用一些能说明论点的图表不仅能吸引观众注意，还能形象地表达你的观点。

答辩PPT准备

关于内容：

①一般概括性内容:课题标题、答辩人、课题执行时间、课题指导教师、课题的归属、致谢等。

②课题研究内容:研究目的、方案设计(流程图)、运行过程、研究结果、创新性、应用价值、有关课题延续的新看法等。

③PPT要图文并茂，突出重点，让答辩老师明白哪些是自己独立完成的，页数不要太多，30页左右足够不要出现太多文字，老师对文字和公式都不怎么感兴趣。

④凡是贴在PPT上的图和公式，要能够自圆其说，没有把握的坚决不要往上面贴。

⑤每页下面记得标页码，这样比较方便评委老师提问的时候review。

关于模板：

①不要用太华丽的企业商务模板，学术ppt最好低调简洁一些。

②推荐底色白底(黑字、红字和蓝字)、蓝底(白字或黄字)、黑底(白字和黄字)，这三种配色方式可保证幻灯质量，我个人觉得学术PPT还具白底好。

③动手能力强的大牛可以自己做附和课颗主题的模板，其实很简单，就是把喜欢的图在"幻灯片母版"模式下插入就行了。

关于文字：

①首先就是:不要太多！！图优于表，表优于文字，答辩的时候照着ppt念的人最逊了。

②字体大小最好选ppt默认的，标题用44号或40号。正文用32号，一般不要小于20号。标题推荐黑体，正文推荐宋体，如果一定要用少见字体，记得答辩的时候一起复制到答辩电脑上，不然会显示不出来。

③正文内的文字排列，一般一行字数在20~ 25个左右，不要超过6~7行。更不要超过10行。行与行之间、段与段之间要有一定的间距，标题之间的距离(没间距)要大于行间距。

关于图片：

①图片在ppt里的位置最好统一，整个ppt里的版式安排不要超过3种。图片最好统一格式，一方面很精制，另一方面也显示出做学问的严谨态度。图片的外周，有时候加上阴影或外框，会有意想不到的效果;

②关于格式，tif格式主要用于印刷，它的高质量在pt上体现不出来，照片选用jpg就可以了，示意图我推荐bmp格式，直接在windows画笔里按照需要的大小画，不要缩放，出来的都是矢量效果，比较pro,相关的箭头元素可以直接从word里复制过来。

③流程图，用viso画就可以了，这个地球人都知道。

④ppt里出现图片的动画方式最好简洁到2种以下，还是那句话，低调朴素为主。

⑤动手能力允许的话，学习一下photoshop里的基本操作，一些照片类的图片，在PS里做一个曲线和对比度的基本调整，质量会好很多。windos画笔+ps，基本可以搞定一切学术图片。

练习控制时间

一般答辩现场都对学生的陈述时间有限制。.在正式答辩前一定要多计时演练几遍自己的陈述，学会控制时间。这样到时会显得你对答辩内容的掌握和控制较熟练，给答辩老师一个准备充分的好印象。

答辩现场

拿上必备材料

①论文纸质版:

自己手上必须有一份，可以不加封面，但是页码一定要与送交答辩的论文一致，方便老师提问时自己查找相应页面

②纸和笔

有些答辩老师提问较多,或者每个老师分别提问、学生最后一起回答，有纸笔方便在老师提问时记下题目，或在准备回答时简单做思路笔记。

注意演讲技巧

①控制语速

很多学生答辩时，说话速度往往越来越快，以致答辩老师听不清楚，影响答辩效果，因此一定要注意语速要有急有缓。

②目光移动

无论是否脱稿，都应该注意自己的目光要时常望一下答辩老师和其他现场同学，这样可以避免观众分神;

③体态辅助

答辩过程中一成不变地站着或低头，很容易使答辩变得单调;而适当地运用体态、尤其是手势语言，会显得更为自信、有力。

调整心态

首先要保持自信。面对几位学术水平显然远高于你的答辩老师，不要过于紧张，要相信只要准备充分，现场认真、清楚地回答问题，一般老师是不会为难你的。

同时也要有谦虚的心态。如果老师指出了你论文中明确的错误，最好就大方承认，不要试图再反复辩驳了; 或者如果老师提出的问题论文中已经写出来了，也不要说"我论文中XX页已经写了答案"，只要再复述一遍答案就好。

论文答辩常见问题

①为什么选择这个课题?

②研究这个课题的意义和目的是什么?

③全文的基本框架、基本结构是怎么安排的?

④全文的各部分之间的逻辑关系如何?

⑤在研究本课题的过程中，发现了哪些不同见解?对这些不同的意见，自己是怎样逐步认识的?又是如何处理的?

⑥论文虽未论及，但与其较密切相关的问题还有哪些

⑦在论文中，还有哪些问题没搞清楚，或者论述得不够透彻?

⑧写作论文时立论的主要依据是什么?

⑨论文有哪些创新之处?

回答问题的技巧

首先要介绍一下论文的概要,这就是所谓"自述报告"，须强调一点的是"自述"而不是"自读"。这里重要的技巧是必须注意不能照本宣读，把报告变成了"读书"。"照本宣读"是第一大忌。

在听取老师提问时所要掌握的技巧要领是：

沉着冷静，边听边记

精神集中，认真思考

既要自信，又要虚心

实事求是，绝不勉强

听准听清，听懂听明

这里要注意

一忌主题不明;

二忌内容空泛，东拉西扯;

三忌平平淡淡，没有重点。

在答辩时，要注意仪态与风度，这是进入人们感受渠道的第一信号。如果答辩者能在最初的两分种内以良好的仪态和风度体现出良好的形象，就有了一个良好的开端。

论文答辩—图表穿插

任何毕业论文，无论是文科还是理科都或多或少地涉及到用图表表达论文观点的可能，故我认为应该有此准备。

图表不仅是一种直观的表达观点的方法，更是一种调节论文答辩会气氛的手段，特别是对私人论文答辩委员会成员来讲，长时间地听述，听觉难免会有排斥性，不再对你论述的内容接纳吸收，这样，必然对你的毕业论文答辩成绩有所影响。

所以,应该在论文答辩过程中适当穿插图表或类似图表的其它媒介以提高你的论文答辩成绩。

论文答辩—语速适中

进行毕业论文答辩的同学一般都是首次。无数事实证明，他们论文答辩时，说话速度往往越来越快，以致毕业答辩委员会成员听不清楚，影响了毕业答辩成绩。

故毕业答辩学生一定要注意在论文答辩过程中的语流速度，要有急有缓，有轻有重，不能像连珠炮似地轰向听众。

论文答辩—目光移动

毕业生在论文答辩时，一般可脱稿，也可半脱稿，也可完全不脱稿。但不管哪种方式，都应注意自己的目光，使目光时常地瞟向论文答辩委员会成员及会场上的同学们。

这是你用目光与听众进行心灵的交流，使听众对你的论题产生兴趣的一种手段。

在毕业论文答辩会上，由于听的时间过长，委员们难免会有分神现象，这时，你用目光的投射会很礼貌地将他们的神"拉"回来，使委员们的思路跟着你的思路走。

论文答辩—体态语辅助

虽然毕业论文答辩同其它论文答辩一样以口语为主，但适当的体态语运用会辅助你的论文答辩，使你的论文答辩效果更好。特别是手势语言的恰当运用会显得自信、有力、不容辩驳。

相反，如果你在论文答辩过程中始终直挺挺地站着，或者始终如一地低头俯视，即使你的论文结构再合理、主题再新颖，结论再正确，论文答辩效果也会大受影响。

所以在毕业论文答辩时,一定要注意使用体态语。

论文答辩—时间控制

一般在比较正规的论文答辩会上，都对辩手有答辩时间要求，因此，毕业论文答辩学生在进行论文答辩时应重视论文答辩时间的掌握。

对论文答辩时间的控制要有力度，到该截止的时间立即结束，这样，显得有准备，对内容的掌握和控制也轻车熟路，容易给毕业论文答辩委员会成员一个良好的印象。

故在毕业论文答辩前应该对将要答辩的内容有时间上的估计。当然在毕业论文答辩过程中灵活地减少或增加也是对论文答辩时间控制的一种表现，应该重视。

论文答辩—紧扣主题

在校园中进行毕业论文答辩，往往辩手较多，因此，对于毕业论文答辩委员会成员来说，他们不可能对每一位的毕业论文内容有全面的了解，有的甚至连毕业论文题目也不一定熟悉。

因此，在整个论文答辩过程中能否围绕主题进行，能否最后扣题就显得非常重要了。

另外，委员们一般也容易就论文题目所涉及的问题进行提问，如界能自始至终地以论文题目为中心展开论述就会使评委思维明朗，对你的毕业论文给予肯定。

论文答辩—人称使用

在毕业论文答辩过程中必然涉及到人称使用问题，我建议尽量多地使用第一人称，如"我"、"我们"即使论文中的材料是引用他人的，用"我们引用"了哪儿哪儿的数据或材料，特别是毕业论文大多是称自己作的，所以要更多使用而且是果断地、大胆地使用第一人称"我" 和"我们"。

如果是这样，会使人有这样的印象:东西是你的，工作做了不少！

这几大雷区不要踩！

①引用不标脚注

所以如果你的文章里有引用别人的原文，请标明脚注。我想学术不端行为，是每一位老师都极其讨厌的。

②格式排版不符合要求

很多学弟学妹们往往会忽略学校的格式要求，觉得自己在搜集论文材料的时候按照别人论文的格式就可以了。论文格式这东西，真的不是全球通啊，一定要仔细阅读学校发布的权威格式版本!

③不要把数据直接往上抄

写论文引用数据是很常见的，然而大段大段的引用数据，必定会出现一个状况:查重的时候此处全部飘红(红色为严重抄袭，橙色为可疑抄袭，绿色为无抄袭）。

是时候充分利用你的Excel能力了，大家可以尝试把数据做成图表

④别人家的脚注，一定多留个心

如果不是核心期刊，如果不是学术大咖，如果你拿不准到底这个脚注是不是真的，一定多留个心自己去知网查，看到底有没有这篇文章。

⑤英文摘要，你别乱翻

论文封面后紧接着就是你的中英文摘要了，有些同学先写完中文摘要后留着英文摘要，一直憋到最后才想起来，然后匆匆忙忙的用个什么翻译软件直接汉译英了。

这样翻译出来的东西，结果只有一个:连语法都不通！

⑥没看过的书，别往参考文献里塞

在论文的末尾会有专门一页内容的参考文献，各类文献首当其冲的是著作。

一般参考著作5-10本。有时候呢，有些同学会想着多写几本著作增加自己论文的逼格，于是开启了这条通往尴尬的不归路。

⑦结语致谢，...

有谁用过图表占位符？这种冷门的工具往往自有其绝妙用处！公子分享过《PPT三步实现非字型对比数据图表》的教程，但其无法实现多类别多系列的复杂「非」字型对比数据图表，但我们只要借助图表占位符就可以了！

涉及的知识或技能就两点：①图表占位符，利用此冷门技巧来精准定位和固定图表；②逆序刻度值，利用它实现图表居中对称的效果。

第一步，占位符设计。我们通过【视图】→【幻灯片母版】→【插入占位符】→【图表】，插入居中对称的两个占位符。【小技巧】可利用参考线实现图表占位符的居中对称。

第二步，添加条形图。退出母版模式，在当前页右键选择插入了图表占位符的版式，然后再通过【插入】→【图表】→【条形图】→【簇状条形图】，插入原始图表。

第三步，逆序刻度值。右击左侧图表的横坐标轴区域，选择【设置坐标轴格式】，勾选【逆序刻度值】，左侧条形图即变为反向，两个条形图成对称之势。

第四步，优化条形图。①删除原有条形图的多余图表元素；②添加数据标签，并调整标签大小；③中间手动添加类别；④系列重叠设为-15%。具体的设计过程请您详见网易云课堂《揭秘PPT真相》之《PPT图表设计》章节的视频演示。

信息化时代，日常的生产生活都会产生不同量级的数据，但这些蕴含重要意义的数据大多是纷繁复杂的。可视化作为解决此问题的重要手段，以直观、多维的结构关系呈现，通过视觉的方式让数字易于理解，并对其进行更深入的观察和分析。图表，是可视化的基本表现形式。常见的基础图表主要有以下几种类型：

柱状图：显示一段时间内的数据变化或显示各项之间的比较情况，主要使用颜色进行类型区分。

优点：直观展示各组数据差异性，强调个体与个体之间的比较。

缺点：不适合大量的数据集数据。

适用场景：数据集较小的一个维度数据的比较，或者数据单纯展示及排序数据展示。

折线图：折线图常常被用来观察某一维度的数据在一段时间内的规律和趋势。

优点： 直观反映数据变化趋势。

缺点：数据集太小时显示不直观。

适用场景：需要反映变化趋势和关联性的时间序列类数据及关联类数据。

饼图：饼图可展示多组数据，表现各组数据占总比情况。

优点： 直观显示各项占总体的占比，分布情况，强调整体与个体间的比较。

缺点：数据不精细，不适合分类较多的情况。

适用场景：一个维度各项指标（一般不超过5个项目）在总体中的占比及分布情况。

散点图：散点图极少出现在报表中，但它在数据分析中经常被用到。散点图通过坐标轴，表示两个变量之间的关系。绘制散点图的关键是大量数据点的分布，数据体量越大，散点图的分析结果越准确。

优点： 直观反映数据集中情况，对离散数据线性回归等曲线预测性的拟合辅助作用，展现两个变量之间的关系。

缺点：只有在数据量足够大时，散点图发挥作用。

适用场景：用于两个维度的数据比较，多在对离散数据进行预测时使用。

气泡图：在散点图的基础上以每个点不同的面积来标注数据值，气泡图赋予散点图比较数值大小的功能。

雷达图：可以在同一坐标系内展示多指标的分析比较情况。它是由一组坐标和多个同心圆组成的图表。雷达图分析法是综合评价中常用的一种方法，尤其适用于对多属性体系结构描述的对象作全局性以及整体性评价。

特点：适用于多维数据，且每个维度的数据是有序的。

适用场景：雷达图适用于四个或四个以上维度的多维数据，但数据维度最多不超过六个，数据点过多，各维度之间的区分就不太明显，辨别起来会有一定难度。劣势：解读雷达图需要一定的相关知识，增加了解读成本。使用过程中应尽量加上说明，以减轻解读负担。

堆积玫瑰图

优点：可在一个图表中集中反映多个维度方面的百分比构成数据，幅面小，信息量大，形式新颖，吸引注意力，够高级，够给力：）

缺点：非常见图表形式，多数人不易看懂。图形存在误导因素，同样的半径长度，越往外面积越大，但实际是以长度代表数值。

适用场合：多适用于商业杂志、财经报刊等媒体展示的信息图表，但在传统工作场合需谨慎使用，因为堆积玫瑰图因为其具备的一定复杂性，可能产生用力过猛和炫技之嫌。

地理图：地理图适用于一切和空间属性有关的数据分析。地理图一定需要用到坐标维度，可以是经纬度、也可以是地域名称。坐标粒度能细到具体的某条街道，也能宽到世界各国范围。

漏斗图：用于表示数据转化类关系，适用于业务流程规范、周期长、环节多的流程分析。通过漏斗各环节业务数据的比较，能够直观地发现和说明问题所在。

词云：词云主要显示词频，可用来做用户画像。

优势：图表外观酷炫、表现直观。劣势：使用场景过于单一。

此外，常见的可视化图表还有面积图、关系图、瀑布图、热力图、矩形数图等等。在这些可视化图表当中，有不少都可以通过Excel制作完成，但今天的数据可视化其作用除了基础的数据展示与分析，与此同时，我们对于可视化的效果呈现也提出了更高的要求。万博思图通过长期的可视化定制项目经验，积累了大量精美的可视化基础图表、3D图表以及满足不同展示需求的特殊图表。数据体量越来越庞大、意义越来越重要，因此，也只有应用场景更广泛、呈现效果更美观的可视化图表方可匹配数据价值。

可视化技术仿佛有一种化平凡为非凡的魔力，冷冰冰的数据，经过可视化技术的加工，便酒曲入瓮般幻化成视觉的盛宴，炫酷的、缤纷的、简约的、繁复的……数据之美被展现的淋漓尽致。

复杂的比如这种：

简单的比如

而我们日常使用Excel或者PPT画图，一般是这种

千篇一律的柱形图和折线图，还有那一成不变的配色

如何做出高大上的图表呢？

一张可视化图片，我们主要关注2个点，一个是配色，一个是构图。

好的颜色搭配应该是不刺眼的，颜色间过渡自然的。

什么是颜色间过渡自然？就是不会一下从大红色，跳到天蓝色，又一下跳到黄色，突兀的配色会打破图片的美感。

反面例子比如

看了让人不舒服，更不会给人美的感觉

正面例子比如

给人特别舒服自然的感觉，那是因为颜色之间有过渡，有一个由深变淡的过程。

会运用颜色的过渡还不够，如果不懂得色彩之间的搭配和调和，使用了两种冲突的色彩，那么整张可视化图片就会显得low。

洗剪吹杀马特风

城乡结合风

是不是特别朴素，是不是不管图片上的数字多么欣欣向荣，都给人一种这家公司迟早药丸的感觉？

正面例子比如

灰色的背景，搭配3种暖色调的颜色。

什么，你说你不会颜色搭配？教你一招，谷歌 “颜色搭配”，找到你喜欢的配色，然后用PPT的取色器挨个取色，搞定！

另外偶尔用一下渐变色填充，会有意想不到的效果

只有漂亮的颜色，没有能够很好表达数据的构图，就像一个华丽的刀鞘，拔出来却是一把菜刀的感觉。

好的构图，除了要选择适合表达某类数据的图形之外，构图的丰富度，创意能够带给人很大的冲击力。

同样是条形图，弯曲的条形图给人感觉灵巧很多

具体做法是用PPT画几个同心的空心饼图，然后设置一下曲面的角度以及把另一半的颜色设置成背景色。

大图套小图，用各种饼图充斥整个画面，给人充足的信息量，并且颜色有深浅变化。

在同一副图里运用多类型的图，表达多角度的数据，如这幅图就用了条形图、散点图、折线图和饼图。

数据与现实结合，妙趣横生。

数据与现实结合2（话说这种应该超出了PPT能做的范围，需要用到AI或者PS）

数据与地图结合，这种可以去网上搜地图PPT素材，下载一些别人制作好的地图PPT模板，里边每个省份都可以作为单独模块去着色。

如果您想做好配色和构图又不想去费劲儿记这些基础知识，那么推荐你直接使用DataHunter。

内置配色，无需自己设置。

多样图形选择，每一种都好看。

地图

饼图

柱状图

在写论文时候，有时候需要试验数数据或者某一点的具体数值，但是由于手头条件有限，不能去做实验。不过手里面有别人做的相关实验的数据图，现在介绍一个技巧，从图中提取有用的数据。

利用origin的 digitizer插件，可以方便的从有图片中提取数据，方便科学绘图（这些图片可以来自科学论文手册，也可以来自专业权威杂志）。

图1 Engauge Digitizer软件界面

以下面曲线图为例，输入软件中，进行数据提取。

图2 关系曲线图

图3 软件界面图

先选择图1中的6按钮，选择好原始坐标

图4 选择坐标

选择图1中的8按钮进行数据点选择

图5 数据点选择

接着选择数据显示如下图命令（图6），显示如图7所示。

图6 数据显示选择

图7 数据显示

当然也可以用输出为命令

图8 输出为命令

选择输出成csv格式，然后用excel打开

图9 数据结果

有了数据，你就可以引用了，当然也可选择输入Origin来进行新的曲线图制作，如下所示。

图10 origin

图11 origin中显示

这样权威的数据就属于你自己了，对写论文的人来说真是太有益处了!

昨天央视新闻微博发了9张图片，上面有29地的高考分数线，觉得看起来不是很方便，于是，我将它整理到了一张表格上。

还给它做了个地图图表，只要将鼠标移动到省份地图块上，就会显示该省文理科的本科分数线。

这样的地图图表是怎么做的呢？

这是用Excel2016做出来的，1分钟就可以完成了。

步骤1：选中地区、文史类、理工类本科一批和本科二批的分数，点击“插入”菜单下的“三维地图”，新建一个三维地图演示。

步骤2：切换成平面地图，打开图层窗格视图，设置“位置”信息为“地区”和“省/市/自治区”，再点击“数据”下的最后一个图标，切换为区域地图，这样每个省份都会填充上不同的颜色。如果不喜欢有些省份的颜色，可以点击该省份，然后在“图层选项”下修改。

步骤3：点击图层选项下的“自定义”，添加域“理工类 本科一批”、“理工类 本科二批”、“文史类 本科二批”和“文史类 本科一批”。注意，这些选项默认为“求和项”，请选中选项，点击选项第二个图标，将它修改为“无聚合”。

地图这就做好啦。现在把鼠标移动到省份上，就会自动呈现该地区的高考分数线啦。

郑重说明：

数据源自央视新闻微博，有错误请更正，谢谢！本账号专注于分享office等电脑软件技巧，有任何高考相关的疑问请咨询其他专业人士，Excel方面的问题欢迎留言共同探讨，谢谢。

欢迎关注天善智能，我们是专注于商业智能BI，大数据，数据分析领域的垂直社区，学习，问答、求职一站式搞定！

“工欲善其事，必先利其器”，学术绘图软件的选择与使用特别重要。不同学科的研究人员使用的软件有所不同，但是基础的绘图思想与理念是相通的 (这部分会在后面的章节讲解)。工科背景的人员常使用Matlab，计算机背景的人员常使用Python，统计学科的人员常使用R，医学背景的人员常使用Graphpad等。常用的论文图表绘制软件包括Excel、Origin、Sigmplot、Graphpad、Matlab、Python、R等，如图1-2-1所示。每个绘图软件的图表都有不同的图表风格。

1. 常用绘图软件

我列出了常用的七款学术论文绘图软件如表1-2-1所示。从技能要求的角度主要可以分为两大类：编程与界面操作

像Excel、Origin、Sigmaplot、GraphPad这4款软件，就不需要编程、只要点击界面按钮就可以绘制图表。尽管这些工具都非常容易使用，但也存在一些缺憾。只需鼠标操作无疑十分便捷，但随之而来的却是丧失一定的灵活性。你可以改变颜色、字体和标题，但仅限于软件所提供的那些元素。这些软件只能由你去适应它的操作规则、让你使用现有的图表，而并不能创造新的图表。

像Matlab、Python和R这3款软件，需要编程才能实现图表的绘制。这些软件本身包含很多数据可视化的函数（function）或者包（package），供用户绘图使用。尤其针对不同的数据集需要重复操作的情况，如果使用绘图软件可能需要从头到尾将绘图流程重新实现一遍，而相比之下，通过代码来处理数据就会更加容易，因为针对不同的数据集只需稍微改动一下代码就可以解决。如果你充分掌握代码与算法，你也可以自己编写函数设计新颖的图表。

1.1 R

相较于其他的所有软件，R的优势之一在于它是专为数据分析而设计的。R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。R语言有一系列的数据可视化包（packages），包括lattice、leaflet、playwith 、atticist 、iplots 、ggvis、ggmaps，以及很流行的ggplot2包（两本关于ggplot2的经典书籍：《ggplot2 Elegant Graphics for Data Analysis》和《R.Graphics.Cookbook》），R语言ggplot2包的官网：Function reference ggplot2

另外，R还提供了部分地图功能，地区数据分析（ CRAN Task View: Analysis of Spatial Data）提供了有关地区分析的综合性R工具包列表。地理统计制图实用指南（A Practical Guide to Geostatistical Mapping ）提供了关于如何使用R及其他工具分析空间数据的可免费下载的电子书。

1.2 Python

Python是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言。Python具有丰富和强大的库。它常被昵称为胶水语言，能够把用其他语言制作的各种模块（尤其是C/C++）很轻松地联结在一起。Python语言也有一系列的数据可视化包（packages），包括Pandas、Matplotlib、Seaborn、ggplot、Bokeh、Pygal等(可参考Overview of Python Visualization Tools )，

Matplotlib 包的官网：Python plotting - Matplotlib 2.0.2 documentation ；

Seaborn包的官网：Seaborn: statistical data visualization ；

ggplot包的官网：ggplot | Home。

1.3 Matlab

MATLAB是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境。MATLAB可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等，主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。Matlab软件本身就提供了很多绘图函数，可以满足数据可视化的基本需求：MATLAB Plot Gallery。但是还有另外两款Matlab绘图包很值得推荐使用：PlotPub和Gramm，其中，Gramm包是在Matlab中实现了R ggplot2的绘图风格，大大提高了Matlab绘图的美观程度。

PlotPub包的官网：masumhabib/PlotPub，

Gramm包的官网：piermorel/gramm ，

1.4 Sigmaplot

Sigmaplot是一款最佳的科学绘图软件! 使用SigmaPlot画出精密的图型是件极容易的事，目前巳有超过十万的使用者，特别设计给科学家使用。本软件允许您自行建立任何所需的图型，您可插入多条水平或垂直轴，指定Error bar的方向，让您的图更光彩耀眼，只要用SigmaPlot将图制作完成即可动态连结给其它软件展示使用，并可输出成EPS、TIFF、JPEG等图形格式，或置放于您的网站上以供浏览。非常适合网站动态显示图形使用之场所如长时间纪录之气象，温度等等场合。

1.5 Origin

Origin为OriginLab公司出品的较流行的专业函数绘图软件，是公认的简单易学、操作灵活、功能强大的软件，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。Origin自1991年问世以来，由于其操作简便，功能开放，很快就成为国际流行的分析软件之一，是公认的快速、灵活、易学的工程制图软件。Origin 2017版本增加了许多颜色主题方案，可以大大改进图表的美观程度。

1.6 Graphpad

GraphPad Prism是一款集数据分析和作图为一体的数据处理软件，尤其适合生物医学类，可以直接输入原始数据获得高质量的科学图表。它在统计分析上劣于SPSS 等统计软件，但是不需要输入程序语言，只需输入原始数据，容易操作，绘图美观。可与ppt，word相链接。

1.7 Excel

几乎所有人都知道这款软件。Microsoft Excel是微软公司的办公软件Microsoft office的组件之一，是由Microsoft为Windows和Apple Macintosh操作系统的电脑而编写和运行的一款试算表软件。Excel 是微软办公套装软件的一个重要的组成部分，它可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作，广泛地应用于管理、统计财经、金融等众多领域。Excel能实现大部分二维图表的绘制与基础的数据处理与分析，具体可以参考学习《Excel 数据之美: 科学图表与商业图表绘制》。

实例分析

为更好地学习这7款绘图软件的风格，现采用相同的数据集合，分别绘制了散点图、曲线图、（堆积）柱形图和箱型图4种图表类型，如图1-2-2到-8所示。

1. 图1-2-2 R ggplot2的图表风格最为独特与美观，这种图表在部分论文中也是有直接使用的。使用R ggplot2 Set3的颜色主题，绘图区背景填充颜色为RGB（229, 229, 229）的灰色，以及白色的网格线［主要网格线的颜色为RGB（255, 255, 255），次要网格线的颜色为RGB（242, 242, 242）］；

2. 图 1-2-3 Python Seaborn的图表风格也很有特色，使用Seaborn包的颜色主题方案，绘图区背景填充颜色为RGB（234,234, 242）的淡蓝色，以及RGB（255, 255, 255）的白色的主要网格线（无次要网格线）；

3. 图1-2-4 是使用Matlab 2014b 通过编程绘制的图表，使用Matlab默认的颜色主题方案Parula，网格线设定为“无”。Matlab通过函数（Function）直接绘制的图表，可以通过图表编辑器对图表优化，但是也并不能实现箱型图颜色的填充。如果Matlab使用Gramm包可以绘制更加美观的图表。

4. 图 1-2-5到-7 分别对应Sigmaplot、Origin和GraphPad绘制的图表，这是最为常见的学术图表。它们的图表风格基本相同：绘图区背景填充颜色为RGB（255,255,255）的白色，这样可以导致背景不太复杂，尤其适应于图表尺寸较小的时候保证数据的清晰展示；这些图表使用绘图软件的默认颜色主题，由于不同软件的颜色主题不同，及时相同的图表样式，也会导致图表的美观存在较大的审美差异。

5. 图1-2-8 是使用Excel绘制的图表，使用Excel默认颜色主题方案“Office 2007-2010”。Excel 2016 添加了几种新型图表类型，包括树状图、箱型图等；Excel 2013及以前版本只能通过堆积柱形图间接地实现箱型图。

工具的选择 绘图软件始终只是使用的一个工具而已。归根结底，对数据的分析和图表的设计取决于你自己。只要把基础的绘图思想与理念融会贯通，使用其中一门绘图软件就可以绘制出其他软件的图表风格。《Excel 数据之美: 科学图表与商业图表绘制》就是使用Excel实现其他绘图软件的图表风格，包括R、Python、Matlab等具有鲜明特色的图表风格。

2. 图片处理软件

在论文中，都需要把图表另存为一定分辨率和格式的图片，再插入文档中。有时候需要调整图片的大小、分辨率和格式以满足期刊的投稿要求。下面主要介绍三种常用的图片编辑处理软件：Photoshop、Adobe Illustrator和Paint。

2.1 Photoshop

Photoshop（简称“PS”）主要处理以像素所构成的数字图像。使用其众多的编修与绘图工具，可以有效地进行图片编辑工作。PS有很多功能，在图像、图形、文字、视频、出版等各方面都有涉及。Photoshop的专长在于图像处理，而不是图形创作。图像处理是对已有的位图图像进行编辑加工处理以及运用一些特殊效果，其重点在于对图像的处理加工；图形创作软件是按照自己的构思创意，使用矢量图形等来设计图形。

Photoshop 中国官方产品页面: Adobe Photoshop CS6

2.2 Adobe 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，作为一款非常好的矢量图形处理工具，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。

Adobe Illustrator是设计业界的标准。《纽约时报》中送印的每一幅图表都是在Illustrator中创建或编辑的。Illustrator被广泛用于印刷是因为它处理的是矢量图形，而非像素。这意味着你可以将图片无限放大，而不会损失显示质量。相对地，如果你放大的是低分辨率的照片（照片都是由固定数量的像素组成），那么就会发现图片出现严重的失真。

Adobe Illustrator官方产品页面: Adobe Illustrator CC。

VectorTuts（Graphic Design & Illustration Tutorials by Envato Tuts+）提供大量Illustrator的简明使用教程。

2.3 Paint

毕竟前面两款图像处理软件操作界面复杂，尤其是新手会感觉难以上手。另外，有时候简单的图片编辑处理根本没必要使用到这些高级软件，颇有点“杀鸡焉用牛刀”，所以我给大家推荐一款Window系统自带的图像处理软件：Paint (画图)。“画图”程序是一个位图编辑器，可以对各种位图格式的图画进行编辑，用户可以自己绘制图画，也可以对扫描的图片进行编辑修改，在编辑完成后，可以以BMP，JPG，GIF 等格式存档，用户还可以发送到桌面或其他文档中。

当用户要使用画图工具时，可单击“开始”按钮，单击“所有程序”|“附件”|“画图”，这时用户可以进入“画图”界面。

3. 常用截图软件

3.1 FastStone Capture

FSCapture是一款抓屏工具，体积小巧、功能强大。不但具有常规截图等功能，更有从扫描器获取图像，和将图像转换为 PDF 文档等功能。尤其值得称赞的是，其截图后，其自带的（图像查看/编辑器），功能强大，可以满足截图后，对图像的各种标注、裁切调节等需求，其功能不亚于 Windows 的Paint软件。而且 7.0 版本开始，加入了屏幕录像功能，质量堪比专业屏幕录像软件。是 Windows 中必备的扩展助手。

我最喜欢使用这个软件的原因是.截图后保存图片时，图片的分辨率可以设定成96-600 DPI的范围，这是很多其他截图软件无法达到的特点。尤其是很多论文对图片的分辨率要求至少300 DPI以上。

FSCapture官方网站：http://faststone.org/FSCapturerDownload.htm

3.2 ACDsee

ACDsee是非常流行的看图工具之一。它提供了良好的操作界面，简单人性化的操作方式，优质的快速图形解码方式，支持丰富的图形格式，强大的图形文件管理功能等等。其中，它还有一个很强大的截图功能。该截图软件截图后是不改变图片的分辨率的，而其他截图软件一般会改变图片分辨率。

打开ACDsee → 工具 → 屏幕截图 → 选择“来源”和“目标”→ 开始 → 同时按下 Ctrl + Shift + P → 画待截图片区域（或保存） → 保存。保存的时候一定要设置好图片的格式和分辨率。

ACDsee 官方网站：ACD Systems - Photo Editing Management Software

本文作者：EasyCharts 团队 张杰

统计表主要以列的形式展示分析结果，具有避免冗繁文字叙述，便于阅读、分析比较等优点。 在制作统计表时，除了要求内容简明，重点突出，能正确表达统计结果，便于分析比较外， 在标题（Caption）、标目（Heading）、分割线（Lines）、表格主体的数字（Data）、脚注（Footnotes）及其位置（Placement）和正文引述（Describe）也有一定的要求。 统计图在绘制过程中对其结构组成［包括标题（Legend）、轴标（Axis Label）、数轴（Axis）、图例（Symbol and Key to Symbols）、误差棒（error bar）］、和正文引述（Describe）有一定的要求，以下就这几部分进行阐述，同时列举四种常用统计图［直条图（Bar Graph），频率直方图（Frequency Histogram），XY散点图（X,Y Scatterplot），XY线图（X,Y Line Graph）］的用法

下面两个示例图是典型的直条图和线图，红色字体标记了各组成部分。 图表要告诉读者尽可能多的信息，比如： （1）图表反映的结果，包括扼要的统计描述； （2）如果可以应注明实验的研究对象； （3）得出该结果的条件背景，如：采用的处理方法或显示的相互关系等； （4）实验地点（仅室外实验时需要）；（5）需要详细的图解对图表反映的结果做出解释（许多杂志都强调图表需成为独立的部分，即读者可以不阅读正文章节而通过检视图表本身而理解论文结果，这一点经常被许多中国作者忽视）；（6）如果可以应注明培养或处理的参数或条件(温度、媒介等)；（7）实验的样本大小和统计检验结果； （8）不要在两坐标轴标签之间用“versus”对其简单重述。 

一、 结构组成1.  标题（Legend）标题一般位于表的下方。Figure可简写为“Fig.”，按照图在文章中出现的顺序用阿拉伯数字依次排列（如Fig.1，Fig.2……）。对于复合图，往往多个图公用一个标题，但每个图都必须明确标明大写字母（A，B，C等），在正文中叙述时可表明为“Fig. 1A”。复合图的标题也必须区分出每一个图并用字母标出各自反映的数据信息。 例如：下图 2.  轴标（Axis Label）对于含有横轴、纵轴的统计图，两轴应有相应的轴标，同时注明单位。 3.  数轴（Number axis）数轴刻度应等距或具有一定规律性（如对数尺度），并标明数值。横轴刻度自左至右，纵轴刻度自下而上，数值一律由小到大。一般纵轴刻度必须从“0”点开始（对数图、点图等除外）。4.  图标（Symbol and Key to Symbols）图中用不同线条、图像或色调代表不同事物时，应该用图标说明，图标应该清晰易分辨。

二 、正文引述（Describe）论文中每一个图都必须在正文中提及，并对统计图所反映的事物关系或趋势做出解释或得出结论。例如：Germination rates were significantly higher after 24h in running water than in controls （Fig. 4）三、常用的统计图下面列举四种常用统计图【直条图（Bar Graph），频率直方图（Frequency Histogram），XY散点图（X,Y Scatterplot），XY线图（X,Y Line Graph）】的用法。

1.  直条图（Bar Graph）直条图是利用直条的长短来代表分类资料各组别的数值，表示它们之间的对比关系。可分为单式和复式两种。  单式直条图：（1）标题（Figure 1）位于图下方。标题含有丰富的信息量，包括处理方法、统计学检验及显著水平的解释等。 （2）Y轴标表示测量值（Stem Length），标注单位（mm）；X轴为不同的处理组。 （3）各直条图均标记了误差范围，并在标题中做出解释。 （4）在误差条上面用横线表示处理组间的统计学差异，并在标题中给予说明。复式直条图（1）横轴为基线，表示各个类别，纵轴表示其检测数值，刻度从0开始。 （2）同一类型中两个亚组用不同颜色表示，并有图例说明，表示不同年份。 （3）各直条宽度一致，各类型之间间隙相等。（4）如以上单式直条图，标记了误差范围，并在标题中做出统计学解释。

2.  频率直方图（Frequency Histogram）直方图是以不同直方形面积代表数量，各直方形面积与各组的数量多少呈正比。用于表达连续性资料的频数分布。Y轴可以是绝对数（如计量）也可以是相对数（如百分比）。例如：下图 从图中我们看到：（1） 直方图的Y轴用于表示频数（一般用“%”表示），纵轴有主刻度和次刻度，刻度从0开始 （2） X轴用于表示检测变量【体重（Weight）】的测量值，将其分割成多个组以显示不同体重范围的频数分布情况。要注意每组间距应该合适，避免过宽或过窄 （3）直方图各直条间不留间隙，各直条间可用直线间隔，也可不用直线形成一个多边形图（4）从标题中可以看到，该图信息来源于“表1”，有时结合统计表可以弥补统计图丢失精确数据的缺点 

3.  XY散点图（X,Y Scatterplot）散点图用于表示两种事物的相关性和趋势。根据点的散布情况推测两事物有无相关。例如：下图 从图中我们看到：（1）图中含有两个变量，一般X轴表示自变量，Y轴表示因变量。有时候并没有明确指出哪个是自变量，哪个是因变量，仅仅要表达两个变量间的相关关系，这时候哪个变量值设置在X轴/Y轴没区别。 （2） 以确保更能准确地绘制点，两轴刻度包含主刻度和次刻度。各轴刻度不一定从0开始，并且数值的范围应该包含所有点。（3） 根据点的分布情况，推测两变量间是否相关。如果数据通过统计学分析证实变量间存在关系，如图中可以绘制出回归直线，并可计算出回归方程等信息。 

4.  XY线图（X,Y Line Graph）线图适用于连续性资料，用于表明一事物随另一事物而变动的情况。例1，如图：（1） 横轴表示连续变量，纵轴表示频数，纵轴刻度从0开始。 （2） 按照时间先后及其频数确定并绘制各个点，再用线段连接起来。（3） 绘制不同组别的点使用不同的图例，并有图例说明。  例2，如图：  （1） 每一组用不同的图例表示，图例清晰便于辨认。 （2） 每个点表示均数，并且在标题中注明，同时在图中显示每个点的误差范围。（3） 同例1，同一组中的各个点用线段按顺序连接起来，以表示随时间的变化趋势。

每个人都有自己制作表格或者图解其数据的方法。无疑，对于科学家和工程师而言，MATLAB的图表功能远优于Excel，但必须具备一定的编程知识。因此很多人会选择简单易操作的Excel。

图表和表格能够清晰地展示数据，帮助读者理清复杂的数据，同时有助于统计字数（因为图表和表格的字数不被计入总字数）。然而，对于应该如何展示图表或表格，不少人陷入了误区，这在本科论文、学位论文、硕士论文和学术论文的写作中屡见不鲜。查尔斯沃思论文润色编辑将在本文介绍一些制作图表和表格的新知识，帮助您在审稿前制作清晰的图表和表格。

遗憾的是，很多人没有学过如何展示数据，相应地，数据便无从展示。很多作者在整个学术生涯的写作中都没有充分展示数据，只有在学位论文或毕业论文得了较低的分数，或者被拒稿时才会意识到这一点。

图例说明和标题

有效展示数据能够吸引学术审稿人的关注。这对很多人来说可能司空见惯，如此，巩固一下会很有益。标题的位置是一个基本的概念，但很多作者仍然将标题置于图表上方的文本框中。学术研究人员总会注意这一点，新手往往会犯这样的错误。

学术稿件中的图表信息应置于图形下方，通常以斜体显示（但有可能视期刊风格而定），附加上数字，如在信息描述之前加上“图2-1”。其与表格规则不同，这也是一个常见的误区。

图1.2——这是正确的图例说明。X溶液的浓度随时间变化图。

有人可能认为表格与图表的制作规则一致，其实不然——表格的文字说明应在前，即位于表格上方。

还有一个基本原则要遵循——不要将图表和表格置于同一稿件的正文中。

如果论文中有图表，常将相应的表格置于附录部分。如果将表格置于结果部分，给人感觉图表中的数据不适用，或者不直观。只有原始数据和表格中的数据都在附录中展示，即未经提炼的数据。

综上，图表在展示数据时应清晰、准确、有效。

图表格式

如您使用Excel，最好不要通过“默认图表”样式来设置图表格式。如有大量数据展示，比如多组或一组近似值，因其尺寸/宽度较大，“默认图表”样式的线条不适用。

使用较小尺寸线条可使图表更专业、更清晰。通常，0.75 pts效果较好，它能使数据点更清晰地显示。应使用小号字体实现空间最大化，在学术论文中使用8 pt字号足矣。

图1.3. 显示“默认”粗线。

图1.4. 更为清晰的0.75 pt数据线

科学学科不同于其他学科，必须要考虑误差条形图。如果结果由实验得来，而非理论分析，那么需要在图表中加入所用设备的误差。

选择正确的误差类型也很有必要。以下为常用的三种类型：

● 标准预定值，

● 百分比，以及

● 标准偏差。

无论选择哪一类，务必要保证图表中各数据集的误差类型一致；否则数据将会出现重大差异，变得不清晰，失去价值。

其他需考虑的事项：

● 为更准确地展示数据，大多使用最为拟合的曲线图，或散点图

● 确保坐标轴做好标示

● 确保对比图表的单位一致

● 确保坐标轴值为变量

● 确保图表中没有模糊或不确定的数据

● 保持坐标轴格式一致

● 时间通常用X轴表示

● 确保两轴之间的关联性

● 勿要添加网格线

● 所有标注应使用大写字母

● 勿用“A graph to show（展示……的图表）”作为图例说明的开始

以上部分要点看起来简单，但非常重要，可能决定稿件是否录用。图表往往会经过多位审稿人的多次审查。

另外，表格中包含所有相关单位、需要大写的单词、统一格式以及数据点之间无分割线的情况也很常见。

总体来说：

● 图表的文字说明置于图表下方

● 表格的文字说明置于表格上方

● 数据勿要重复

● 表格和图表字数不计入字数统计

● 图表需清晰、准确、有效

● 制作图表时勿要使用默认样式

● 科学家需使用正确的误差条形图，并在数据集中保持一致

● 检查图表的基本要素，保证所有信息通俗、规范

● 确保表格整洁清晰

注：图表使用相同数据以展示与其他变量的对比。

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WPS文字/Word文档中的表格可以用于制作论文封面、展示数据、排列图片等，有哪些实用的表格处理技巧呢？

技巧1：用表格制作论文封面。

常常有人使用下划线来制作封面，要敲很多个空格，不仅麻烦而且难以对齐数据。不妨画一个表格，将部分表格边框线取消掉，设置左侧单元格为“分散对齐”，这样就可以形成下图第二个表的效果。

注意，取消“视图”菜单下的“表格虚线”选项哦，不然选择无边框后，还有虚线，很不好看。

此时，如果你想添加一行数据，只需要将光标定位到行末，按一下Tab键，就会增加一行，输入文字后，新的内容会自动保持和原有数据一样的格式哦。

技巧2：使用三线表。

一般人都喜欢用全边框的表格，不过你也可以只留标题和最后一行的边框（俗称三线表），可以使数据看起来更干净整齐。赞同吗？

技巧3：用表格快速排列图片。

不知道你是否常常为Word中的图片排版困扰？每一张插入的图片都很大，一张一张地调整大小很费力，而且怎么调整，总是难以将图片大小调整一致并排列整齐。

其实，你可以插入一个表格，在“表格属性”中设置一个固定的行高和列宽。Word文档默认用的是A4纸张，宽度为20.9厘米，左右页边距一般是3厘米左右，这样你的表格长度建议使用12厘米，最大不宜超过14厘米。

接着，分布点击每一个单元格，依次插入图片。由于表格大小是固定的，这时插入的图片就会自动调整成适应表格大小的尺寸。

最后，将表格设置为无边框，即可得到下图的效果。你还可以选中图片，在右键菜单中设置图片对象格式，或在“图片工具”菜单下进一步微调图片的大小和位置。

技巧4：充分利用自动调整。

从Excel中复制到Word中的表格，往往大小和Word不匹配，要么太大，要么太小。你只需要选中表格，点击“自动调整”——“适应窗口大小”，表格立即完整地显示在窗口中。

技巧5：设置长表格跨页自动标题。

Word中应该尽量避免使用长表格，如果一定要用，记得点击一下“标题行重复”哦。这样每一页都会自动添加标题，不论是阅读还是打印，效果都会好很多。

技巧6：在word中同步Excel表格。

都知道在Word表格中计算不如在Excel中方便，直接复制Excel表格到Word中，如果要修改又不方便。

那不妨在Word中插入表格对象。然后双击这个带链接的表格，会弹出对应的Excel表格，在Excel中编辑公式或修改表格格式，可以将数据同步到Word中哦。

这些Word表格处理技巧对你有用吗？你还用过哪些技巧呢？欢迎留言一起谈论一下。

相关阅读：Word入门：7个方法快速调整表格的大小

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