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# Visualization Best Practices for ML/AI Papers
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论文级可视化的最佳实践指南。
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## 核心原则
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1. **清晰性** - 信息传达清晰，无歧义
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2. **准确性** - 数据表示准确，不误导
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3. **可访问性** - 色盲友好，黑白打印可读
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4. **专业性** - 符合学术出版标准
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## 图表格式要求
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### 矢量图 vs 位图
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| 格式 | 类型 | 使用场景 | 质量 |
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|------|------|----------|------|
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| PDF/EPS | 矢量图 | 图表、曲线、示意图 | ✅ 推荐 |
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| SVG | 矢量图 | 网页展示 | ✅ 可用 |
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| PNG | 位图 | 照片、截图 | ⚠️ 需高分辨率（≥600 DPI） |
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| JPG | 位图 | 照片 | ❌ 避免用于图表 |
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**规则**: 所有图表使用矢量图格式（PDF/EPS），照片使用高分辨率位图（PNG ≥600 DPI）。
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## 配色方案
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### 色盲友好配色
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**推荐配色方案**:
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#### Okabe-Ito 配色（最常用）
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- 橙色: #E69F00
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- 天蓝: #56B4E9
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- 绿色: #009E73
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- 黄色: #F0E442
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- 蓝色: #0072B2
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- 红色: #D55E00
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- 粉色: #CC79A7
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- 黑色: #000000
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#### Paul Tol 配色
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- 适用于定性数据
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- 提供多种配色方案（亮色、柔和、对比）
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### 配色原则
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1. **最多使用 5-7 种颜色** - 过多颜色难以区分
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2. **避免红绿组合** - 红绿色盲无法区分
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3. **测试黑白打印** - 确保灰度下可读
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4. **使用不同线型** - 配合颜色使用（实线、虚线、点线）
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## 图表类型选择
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### 折线图 (Line Plot)
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**使用场景**: 展示趋势、训练曲线、时间序列
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**要点**:
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- 使用误差带（阴影区域）表示标准差/标准误
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- 线宽 1.5-2.0 pt
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- 标记点大小适中（4-6 pt）
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- 网格线透明度 0.3
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**示例**: 训练损失曲线、准确率随 epoch 变化
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### 柱状图 (Bar Plot)
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**使用场景**: 性能对比、消融实验
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**要点**:
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- 使用误差条表示不确定性
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- 柱子宽度一致
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- 间距适当（柱宽的 20-30%）
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- 加粗最佳结果的柱子
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**示例**: 不同方法的准确率对比
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### 箱线图 (Box Plot)
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**使用场景**: 展示分布、识别异常值
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**要点**:
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- 显示中位数、四分位数、异常值
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- 适合展示多次运行的结果
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- 可与散点图叠加
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**示例**: 多次运行的性能分布
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### 散点图 (Scatter Plot)
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**使用场景**: 展示相关性、聚类效果
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**要点**:
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- 点的大小和透明度适当
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- 使用不同形状区分类别
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- 添加趋势线（如需要）
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**示例**: 预测值 vs 真实值、特征空间可视化
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### 热力图 (Heatmap)
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**使用场景**: 混淆矩阵、相关性矩阵、注意力权重
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**要点**:
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- 使用顺序配色（单色渐变）或发散配色（双色渐变）
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- 添加数值标注（如空间允许）
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- 色条（colorbar）清晰标注
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**示例**: 混淆矩阵、注意力可视化
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## 图表元素规范
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### 坐标轴
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**X 轴和 Y 轴**:
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- 标签字体大小: 10-12 pt
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- 刻度字体大小: 8-10 pt
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- 标签清晰描述变量和单位
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- 刻度间距合理
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**坐标轴范围**:
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- Y 轴通常从 0 开始（除非有特殊原因）
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- 不要截断坐标轴夸大差异
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- 使用科学计数法表示大数值
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### 图例 (Legend)
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**位置**: 不遮挡数据，通常放在右上角或外部
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**内容**:
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- 简洁描述每条曲线/柱子
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- 字体大小 8-10 pt
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- 使用与图中一致的颜色和线型
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### 标题和标签
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**图标题**: 通常不在图内添加标题，使用 caption 代替
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**Caption**:
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- 独立完整，不依赖正文
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- 说明图表内容、实验设置、关键观察
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- 字体大小 9-10 pt
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**示例**: "图 1: 不同模型在测试集上的准确率对比。误差条表示 5 次运行的标准差。我们的方法（蓝色）在所有数据集上均优于基线方法。"
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## 误差表示
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### 误差条 (Error Bars)
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**类型**:
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- 标准差 (SD): 描述数据变异性
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- 标准误 (SE): 描述均值不确定性
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- 置信区间 (CI): 参数估计范围
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**表示方法**:
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- 柱状图: 垂直误差条
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- 折线图: 误差带（阴影区域）
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**必须说明**: 在 caption 中明确说明使用的是哪种误差
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### 误差带 (Error Band)
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**折线图的误差表示**:
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- 使用半透明阴影区域（alpha=0.2-0.3）
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- 颜色与主线一致
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- 不要使用误差条（会使图表混乱）
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## 尺寸和分辨率
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### 图表尺寸
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**单栏图** (single-column):
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- 宽度: 3.5 inches (约 9 cm)
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- 高度: 2-3 inches
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**双栏图** (double-column):
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- 宽度: 7 inches (约 18 cm)
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- 高度: 3-5 inches
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**纵横比**: 通常 4:3 或 16:9
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### 分辨率
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**矢量图**: 无需考虑分辨率
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**位图**:
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- 最低: 300 DPI
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- 推荐: 600 DPI
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- 高质量: 1200 DPI
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## 常见错误
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### 错误 1: 使用位图格式
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❌ **错误**: 保存为 PNG/JPG
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✅ **正确**: 保存为 PDF/EPS
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### 错误 2: 非色盲友好配色
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❌ **错误**: 红色和绿色组合
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✅ **正确**: 使用 Okabe-Ito 配色
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### 错误 3: 缺少误差表示
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❌ **错误**: 只显示均值
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✅ **正确**: 添加误差条/误差带
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### 错误 4: 坐标轴截断
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❌ **错误**: Y 轴从 80% 开始（夸大差异）
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✅ **正确**: Y 轴从 0% 开始（或说明原因）
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### 错误 5: 图表过于复杂
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❌ **错误**: 一张图包含 10+ 条曲线
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✅ **正确**: 拆分为多张图或使用子图
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### 错误 6: 字体过小
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❌ **错误**: 标签字体 6 pt
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✅ **正确**: 标签字体 10-12 pt
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## 检查清单
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提交前检查：
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- [ ] 使用矢量图格式（PDF/EPS）
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- [ ] 配色色盲友好（Okabe-Ito 或 Paul Tol）
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- [ ] 黑白打印可读（测试过）
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- [ ] 包含误差条/误差带
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- [ ] Caption 中说明误差类型
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- [ ] 坐标轴标签清晰（包含单位）
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- [ ] 图例不遮挡数据
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- [ ] 字体大小适当（≥8 pt）
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- [ ] 线宽适当（1.5-2.0 pt）
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- [ ] Caption 独立完整
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## 工具推荐
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**Python**:
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- matplotlib: 基础绘图
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- seaborn: 统计可视化
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- plotly: 交互式图表
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**配色工具**:
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- ColorBrewer: 配色方案选择
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- Coblis: 色盲模拟器
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**格式转换**:
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- Inkscape: SVG 编辑和转换
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- Adobe Illustrator: 专业图形编辑
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## 参考资源
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- [Ten Simple Rules for Better Figures](https://journals.plos.org/ploscompbiol/article?id=10.1371/journal.pcbi.1003833)
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- [Okabe-Ito Color Palette](https://jfly.uni-koeln.de/color/)
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||||
- [Paul Tol's Notes on Colour](https://personal.sron.nl/~pault/)
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## 总结
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||||
论文级可视化的关键：
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1. **矢量图格式** - PDF/EPS
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2. **色盲友好** - Okabe-Ito 配色
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3. **误差表示** - 误差条/误差带
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4. **清晰标注** - 坐标轴、图例、caption
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5. **黑白可读** - 测试灰度打印
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遵循这些原则可以创建清晰、准确、专业的论文图表。
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Reference in New Issue
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