如何让毕业论文中的插图表格变得高大上？
经常看到别人论文中画出各种绚烂的插图，今天主页君带大家看看这些图都是用一些什么样的软件画出来的。
论文插图终归是内容导向，数据少 / 逻辑简单很难画出炫酷的图；
专业图尽量用对应的专业软件画；
大力出奇迹，插图最终效果跟投入的时间成本（学习软件 + 绘制 + 调试）成正比，只要耐心好学多尝试，哪怕 MS 的 Office 系列也不会让你失望；
绘图最重要的是专业性，其次关注“矢量 + 配色 + 字体 + 布局”；
有时瓶颈在于思路而非工具，做科研的多浏览 Nature 和 Science，有很多值得借鉴的绘图方案；
有精力就再去学学 AI 和 PS 吧，后期如虎添翼。
按时间倒序和使用频率介绍我主要使用的绘图软件，专业相关度较高。图片引用来源均已标明，其余为自己绘制，如有侵权麻烦告知（图片放大观看可还原绘图软件输出效果）。
刚完成的硕士论文主要用了 Latex+gnuplot，gnuplot 胜在免费、绘图效果清爽、专业认可，输出终端多样化，插值优化做得也不错，用下来感觉基本可替代 Matlab 系和 Origin，学习成本不低。
简单的 2D 图可以画成这样
复杂一点的信息图 /3D 函数 / 极坐标图 /pm3d 自然也不在话下推荐Gnuplot 中文教程，非常适合新手快速入门。
只有想不到，没有画不了，比起其他软件现成的模型模块，用 PowerPoint 造轮子的优点在于细节由自己掌控。学习成本低，个人发挥空间大！
反应器示意图
用简单的形状和线条拼接，自由度高，细节突出（恩，我就是不习惯用 Visio）。这张构图有参照对象，绘图时间控制在半小时左右。
原理示意图
PowerPoint 作图方式胜在可视化、直观和简便，可量产各种扁平化（个人喜好）示意图。
Nature、Science 上的插图偏立体风，通过多图形多色块套用和“填充效果”中的“渐变”即可实现（参数怎么调很考究）。下面这张只花了十分钟，要进一步改进可细化 DNA 结构，再给通道中的截面加上多重线性渐变。
彩色信息图
如果需要用多色块表达内容，在协调颜色搭配时 Office 的优势尽显（用命令行和 RGB 代码调试的懂我）。
多内容拼接
下面这张幻灯片用 Origin 作图 +PowerPoint 拼装，内容不打码，论文已发 Metabolic Engineering。
使用时间最长的数据绘图软件，在普通工科院系 Origin 就是专业论文绘图标配。功能丰富全面，多图层在 2D 数据处理上非常实用（3D 的没画过），简单画画容易上手，深入之后学习曲线开始变得平缓。由于渲染效果和自由度的限制，画出的图都有一种标志性的浓郁的 Origin 风。操作系统不太友好、易崩溃，只支持 Windows 系统。学习成本中等！
图片来源：OriginLab - Origin and OriginPro
重申一遍，图层叠加 + 矢量图输出 + 可视化操作足以满足工科生基本需求了，贪多嚼不烂。
工科生必备软件，工具包实在强大，数学实验、反应模拟、系统优化各种课程都离不开它。但在绘图方面硬伤也很明显，锯齿现象明显、字体 / 坐标轴和 3D 配色简直要逼死强迫症……研究生阶段搞定优化大作业拿了前 3%后就把 Matlab 扔了。学习成本中等！
恩，matlab 的画风大家都很熟悉了。
图片来源：Team:NCTU Formosa/modeling
印证了文首观点“专业图要用专业软件”，COMSOL 的强大在于多场耦合功能突出和各种自定义 PDE 方程、边界和平衡条件设置简便，系统相对友好（并不）。我最好的朋友出国前把他的真传——一本砖头那么厚的 COMSOL tutorial 送给了我，后来我再也没做过仿真模拟，而他去了美国的 COMSOL 工作（这才是我安利的原因，Doge 脸），下图是本科做过的一个案例，自己的图找不到了……学习成本高！
图片来源：Radial Effects in Tubular Reactors
最近新上手的利器，为绘制全基因组特征圈图而生的信息图软件，实际上可用来画各种圈状信息图，功能强大令人咋舌，配色美观耐看（开发者毕竟是专职摄影师），不太方便的是需要安装 Perl 运行，学习成本中等，国内教程少。
图片来源：Genomic Data Visualization
恩，简陋版的是我的论文图片。
画质粒的软件用过不少，SimVector/Plasmid Processor/pDRAW32/Gene Construction Kit/Ape 等等，从功能集成和输出效果来看，还是 SnapGene 更胜一筹，操作设计也做得很赞，学习成本低。
商业化质粒可直接查询Vector Database，细节做得相当考究，可编辑余地适中。
学习成本低。
根据 google scholar 数据统计，2005 年之后 SPSS 和 SAS 的使用热度都跌得厉害，R 和 STATA 则呈抬头之势(讽刺的是这张统计图是用 ggplot2 画的)。ggplot2 的图固然精致，但用于学术论文始终感觉有些不正经（刻板的工科生）。
图片来源：Discovering Statistics:
本科阶段做项目和作业用过 STATA，估计工作后会用 SAS。STATA 的统计回归功能相对强大，但可视化做得实在难以恭维，在官网上随便扒个图来感受下。学习成本中等！
图片来源：Quantile–normal plot
Aspen Plus 和 HYSYS 都用过，后者上手明显比前者容易，但做出来的图肯定跟美观不沾边啦，就是专业的模拟可视化软件，学习成本高！放在这就是为了说明化工和化学不是一回事！化工和化学不是一回事！重要的事情要说两遍！
图来源：Hybrid VSA/MEA scrubbing process
图来源：Process Simulation
来源：知乎
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