精选顶级期刊中的三幅可复现图表

2024-01-07 19:09:59

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")

相关教程：绘制混合密度函数图以及添加分位数线、复现 sci 顶刊中的 3D 密度函数图。

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