AI助力科研绘图配色：三大工具方案对比 科研绘图配色常困扰研究者，AI工具可高效解决这一难题。本文对比了Deepseek、Kimi和豆包推荐的Nature级别配色方案（双色至六色），发现Deepseek的方案在美观度和实用性上更胜一筹。其中Kimi的部分方案颜色对比过强，可能干扰数据呈现。建议优先考虑数据区分度，避免使用过多颜色，可直接咨询AI工具获取高效配色方案。

本文介绍了使用VOSviewer工具进行文献计量分析的方法。首先从Web of Science核心合集检索关键词并导出文献数据，然后将数据导入VOSviewer，通过"共现分析"功能生成三种可视化视图：网络视图展示文献关联，叠加视图显示时间分布，密度视图呈现研究热点。该工具能将复杂文献数据转化为直观图谱，帮助科研人员快速把握领域知识结构、发展脉络和研究前沿，为课题研究和文献综述

所谓极坐标系，是指以原点为中心，将圆周等分为各个角度的坐标系，相比于直角坐标系可以更好的展示数据在不同方向上的差异大小和趋势。径向柱形图使用同心圆网格来绘制条形图，每个圆圈表示一个数值刻度，而径向分隔线（从中心延伸出来的线）则用作区分不同类别或间隔。以上就是Origin绘制径向柱状图的基本步骤，根据以上步骤即可绘制出好看的径向柱状图。1.打开Origin软件，把我们的数据输入进来，数据格式为XYY

当需要展示数据量较大的两两元素相关性时，可以使用热力图同步展示散点密度分布，避免散点重叠导致可视化混乱，更好的展示数据的集中分布趋势。图中，X轴和Y轴分别代表不同的变量列，通过使用颜色渐变，可以直观显示数据点的密集区域，颜色越深表示点越集中，表示该区域的数据点数量较多。相比于普通散点图，密度散点图的高密度区域表示数据点或观察值更为集中，而低密度区域表示数据分散或稀疏，更直观地表示数据的分布情况。7

传统的饼图只能通过不同扇形区域的的面积大小（=每个扇形的角度）显示数据比例，但当数据差异较小时，视觉上难以清晰地比较数据大小，且传统饼图显得不是特别好看。4.接着对其进行细节美化，双击图形，在饼图构型对话框下，修改其中心颜色和交替颜色，改为自己喜欢的颜色；环状饼图是饼图变体，以不同的环状条形图为基准，主要用于展示数据的分布和比例关系。2.选中所有的数据，点击绘图—条形图，饼图，面积图中的多半径条形

3D曲面图是一种数据可视化中的技术，可以通过三维空间中的曲面形状与颜色映射相结合来表现数据的特征和规律。1.打开Origin软件，导入数据，数据格式为X,Y,Z三列数据，X,Y列是双因子变化，Z列是在不同因子条件下得到的；以上就是Origin绘制带投影的3D曲面图的基本步骤，根据以上步骤绘制即可绘制出带投影的3D曲面图。6.在跳出的对话框，点击Auto preview，在预览区会出现平滑后的3D曲

以上就是Origin进行单组线性回归的基本步骤，根据以上步骤即可快速拟合出线性回归及相关拟合数据。3.点击拟合旁边的两个小方框，勾选公式、Pearsons’s R和R平方（COD）；6.接下来对图进行细节美化，双击图形，在符号处，选择自己喜欢的符号形状，大小及颜色；1.打开Origin软件，导入数据，点击右侧Apps中的Graph Maker；2.将A、B列拖入数据栏中的X和Y，勾选拟合，然后勾选