精选顶级期刊中的三幅可复现图表

发布时间:2024年01月06日

简介

最近在阅读文献时,发现了一些出色的可视化案例,特此与大家分享。这些图共同的特点是:1. 易懂明晰; 2. 信息丰富; 3. 配色优雅。

小编有话说:以下三幅图选自领域内顶级期刊,虽然并非采用R语言进行绘制,但图形绘制的关键知识点小编都总结过。由于时间和精力有限,目前未对这些图进行一一复现。在未来,若有需要,我会尽量尝试重新绘制这些图形。

小编简要解释图形构成,提供配色代码以及相关教程,以便读者们更好理解。

1. 折线图 + 局部放大图 + 散点图

来自图9 Zhao, B., et al (2024). "Research on the remaining useful life prediction method for lithium-ion batteries by fusion of feature engineering and deep learning." Applied Energy 358.

# 配色
c("#A462A1","#B76998","#CF819A","#E8A3A2","#F5DFD6")

相关教程复现sci顶刊中的画中画(局部细节放大)利用 cowplot 包快速对齐图片基于 R 语言的科研论文绘图技巧汇总

2. 双 Y 轴折线图和面积图 + 细节调整(直线,箭头,文字)

来自图10Zhao, B., et al (2024). "Research on the remaining useful life prediction method for lithium-ion batteries by fusion of feature engineering and deep learning." Applied Energy 358.

# 配色
c("#98D1BC","#E4B57D","#79BFD6","#BBDDEA")

相关教程使用分面展示不同组别的双 Y 轴图形实现双 Y 轴

3. 折线图 + 局部柱状图和密度函数曲线

Cai, X., et al (2024). "RUL Prediction for Two-Phase Degrading Systems Considering Physical Damage Observations." Reliability Engineering & System Safety.

# 配色
c("#347199","#8DB68D","#DE3020","#CECEEA","#89DD92")

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文章来源:https://blog.csdn.net/qq_37379316/article/details/135432127
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