学术论文中的数据透视与绘图 数据透视图作用
lipiwang 2024-10-28 17:25 8 浏览 0 评论
在写研究报告和论文的时候，好的图表可以瞬间提升档次。表格有规定的范式，某个领域论文或报告需要怎样呈现结果其要求大同小异，但是图的表达确是一个较为开放的问题。随着计算机算力和图形渲染能力的提升，人们可以采用更为丰富的绘图方法，这是一个与时俱进的过程，也是一个触类旁通的过程。这篇文章汇总了一些常用的方法和技巧，建议有论文撰写需要的读者可以去各自行业的主流期刊看看，当然也建议去Science, Nature这样的顶级期刊看看，他的图表呈现方式和研究成果一样都是最先进的，即使我们读不懂内容，但是这些数据呈现方式都是相通的。
本文会对流行的绘图方式做简单介绍，具体操作方法可以查看后续文章《常见的数据可视化方法》，届时会介绍如何用Excel和Python进行绘图。
彩色散点图
如果通过实验或观察发现目标值y由两个参量x1和x2决定y=f(x1,x2)，我们可以绘制三维散点图，图的横坐标代表x1，纵坐标代表x2，y则用不同颜色表示，我们称之为色阶，颜色越接近黄色(暖色)，表示数值越高；颜色越接近蓝色(冷色)，表示数值越低。更高级一点的可以再加上等高线(Contour line)，既图中的虚线，这条线上的y值是相等的，方便读者比较。如果能绘制左右两个Panel(子图)会进一步提升论文档次，一般左图是non treatment(你的目标操作以前)，右图是treatment以后，treatment是论文作者的贡献，代表他对当前方法的一种改革或创新。右图说明经过作者的特殊操作后y不再受纵坐标x2(这个因素)影响，因为可以看出对于相同的x1,上下区域的颜色一致。
对于y 和x1，x2关系更为复杂的情形，绘图效果会更为明显，比如这个关系用文字基本已经很难描述了，但是用图却一目了然。
立体曲面图
我们还可以绘制立体曲面图，原理是一样的，只是呈现方式不同而已。
如果y=f(x1,x2)关系中x1和x2的联合作用不明显，可以选择一维分析。从研究价值上看，这比二维分析更高，因为人们希望找到更简单、直接、明显的关系作为研究结论。比如你发现固定x1后，y随x2有非常明显和简单的变化趋势，同时固定x2之后y随x1的变化也非常具有特点。我们就可以把二维图像转化为一维图像，这个时候可以还可以增加多条曲线进行比较，不同曲线可以视作第三个参量x3。相当于我们又增加了一个维度。
树状图
多层次问题可以采用树状图进行描述，能够分析大组之间，组内，以及组内与组外的数量关系。
如果需要比较不同组别的样本分布，最常见的是使用箱线图Boxplot。可以使用一个子图或者多个子图进行对比，可以绘制竖直箱线，也可以水平绘制，每个子图都代表不同组别样本的上下限和均值等信息
现在有一些实证的研究喜欢把描述性统计直接用箱线图做，当然也是一种方法，主要还是取决于期刊的reviewer认不认可了。
其他技巧
绘制散点图的时候，可以增加一个对散点集中区域的放大，这样方便读者观察理解
对于一些一维的数量关系对比，很多人喜欢用柱状图，需要注意的是如果不是时间序列，一定要先进行排序再进行制图，如果每个柱的标签比较长，建议使用水平的柱体。
以上是一些二维数据分析结果呈现的方法，对于更高维度，我们一般会采用多子图的方式，比如x1，x2，x3，x4四个变量两两之间绘制散点图，可以构建4x4=16组，对角线上放置变量的直方图描述其样本分布情况。
今天和大家分享了几个绘图的思路，欢迎关注后续文章，我会详细介绍用Python和Excel绘图的方法。
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