科技论文中数据的图形表达

科技论文中数据的图形表达

已有 969 次阅读2011-3-27 06:22|个人分类:研究方法|系统分类:科研笔记昨天我将以前写的、后来又删了的一篇关于抄袭的博文翻出来重贴了上来。其中一个观点，就是我们在整个教育当中，没有接受正规的有关科技论文写作的训练。虽是旧文，但今天重读，觉得这个观点还是比较合理的。今天得空，下面就最近读到一篇论文中的制图问题作一番案例分析，希望对科研刚入门的研究生有所帮助，也算是我在批判的同时，做一点小小的建设性工作。

具体文章来源先不说，请看下面这张图。这张图主要是为了说明桥梁结构中的三个不同主要构件（桥塔、梁、和索）的安全性随着设计承载力的变化趋势。构件的安全性既可以用安全性指标（Safety Index），亦可用失效概率（PF）来度量（作为一个背景知识：安全指标和失效概率具有一一对应的确定性函数关系；只要知道安全指标，失效概率就能算出来，反之亦然。安全指标越大，失效概率越小）。

请看图：

在我接着往下解释之前，请你再仔细看看，再想想：如果是你自己，会如何画这个图？你觉得这张图有哪些毛病？

为了进一步帮助你理解，我把原文拷在这里：

Figure 2 demonstrate[s] the safety indices and failure probabilities of the critical members (Girder 21, Tower 189 and Cable 5) for the different designs. The values on the left axis in Figure 2 show the safety indices and those on the right axis

represent the corresponding failure probabilities.

>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>> 有没有觉得很乱、很拥挤？

如果把安全指标和失效概率分开会如何？

是不是觉得清爽多了？

再看一下图例。这个图例做得非常糟糕，首先，图例的顺序没有按照曲线的顺序排列，读者在读这个图时，得要全神贯注，才能找到每根曲线的对应关系。尤其是在原图中，两张图叠在一块，简直就不准备让读者看懂哪是哪。

再看一下我进一步处理的图：

这样应该清晰多了吧？读者很自然地知道每根曲线对应着哪个构件。你还有没有发现什么问题？有没有注意到横纵坐标的问题？

我们有什么理由让纵坐标的步长为0.91~0.92？实际上原作者可能是取

了0.915这个由EXCEL或什么软件自动计算出来的“智能”步长。又有

什么理由让横坐标不显示100%这个关键的数值？实际上100%是Benchmark点（Standard Design），不但应该显示出来，而且应该突出强调，下面这样应该比较理想了（虽然在我多次修改之后，图像质量差了许多；由于没有数据，纵坐标的位置也是粗略改变的；另外字体也不太协调，但是我想我的意思应该是说清楚了的）。

至于那张失效概率的图，你认为有必要吗？增加那样一张图，能带来多少附加的信息量呢？为了进一步帮助你理解，我把原文拷在这里：

Figure 2 demonstrate[s] the safety indices and failure probabilities of the critical members (Girder 21, Tower 189 and Cable 5) for the different designs. The values on the left axis in Figure 2 show the safety indices and those on the right axis represent the corresponding failure probabilities.

注意到了这个and吗？原图中用的是Vs. (versus)。Versus是什么意思大家应该都清楚，带有比较的意思。可是看作者的本意是什么呢？他只是想列举两种结果而已。再说，两者也没有什么好比的，如果真要比，就改变了整个图片的用意了。所以，原图的标题也有问题。照我看来，整个标题就不应该要。如果读者不太熟悉这个安全指标与失效概率之间的关系，可以在正文中解释。而原文实际上确实是有更为详细的解释的。

总之，我们在得到数据之后，图形如何表达实在是大学问。从某种意义上来讲，通过冗长的计算或繁重艰苦的试验，得到一些数据，这只是说明你完成了一位农民每天干的粗活。如果再把数据用现今市面上都有的绘图软件（如EXCEL，Origin等）把数据画成图，这也只是完成了从农民到会计的转换。即便这样，如果仅仅满足于软件自动给你画的图，你可能连一个合格的会计都不算。上面讲的这些，还只是教你如何成为一名合格的会计。要想成为真正的研究人员，就得像在李泳老师新近的一篇博文（数学形式里的内容）中谈到那样，要变着法子解释这些数据。

我再向大家推荐一本书：Picturing the Uncertain World: How to Understand, Communicate, and Control Uncertainty through Graphical Display by Howard Wainer

?Publisher: Princeton University Press (April 6, 2009)

?Language: English

?ISBN-10: 9780691137599

?ISBN-13: 978-0691137599

此外，科学网上的任胜利老师曾经写过更加专业的文章，比如：科技写作漫谈 (76)：图表制作----基本原则；科技写作漫谈 (77)：图表制作----实例分析。顺藤摸瓜，大家都去看看吧。

最后，作为一点咖啡时间的八卦，原图是从一位国际大牛（小领域内）最新发表的期刊文章中取出来的。第一作者是大牛，第二作者大概是其博士后。如果你是做结构可靠度这个方向的，可以在我的《工程可靠度及其应用》阅读清单一文中找到原文。

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后记：谢谢编辑推荐。下面有不少朋友谈及作图软件，而这一点我是最不想强调的。虽然在这些软件当中，如Excel, Matlab, Maple, SAS, S+ (R), Origin等，仅就图形美观而言，Origin大概是最好的,但这不是我这篇博文的主旨。这篇文章有两个要点：

（1）一张图不要表达太多的意思，用哪种图（散点，柱状，是否连线）这是需要反复比较的。

（2）作图不能完全依赖软件。比如图框、线型、坐标系统（线性坐标还是对数坐标）和标注、图例、字体等等。关于图例，原则上能够不用图例就不要图例，将每根曲线对应的CASE直接标出来就好了。如果不能直接标出来，图例的顺序也要和曲线的上下顺序一致。