Las tramas de Ciencia y Naturaleza deben ser simples, claras y llenas de datos interesantes . No tienen que ser complicados, difíciles o incluso creativos.
Casi todas las figuras en Nature caen en una de las categorías:
- Gráficos (gráficos de Python o Matlab) : con mucho, el más común
- Visualizaciones 3D ( visualizaciones Paraview o VisIT)
- Gráficos vectoriales (dibujos de Illustrator o Inkscape)
- Fotos (retocadas en Photoshop o Gimp)
Esencialmente, cualquier software que pueda hacer una figura puede hacer una figura digna de la naturaleza / ciencia. si aprende a usar cuatro piezas de software, una para cada una de estas categorías, y desarrolla un sentido de color y diseño medio decente, entonces puede hacer un diagrama digno de Ciencia / Naturaleza a partir de cualquier información digna de Naturaleza / Ciencia.
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Obtener los datos es la parte difícil.
1. Gráficos : gráficos de dispersión, líneas de tendencia, histogramas, gráficos de contorno, superficies 3D, campos vectoriales simples
Puedes hacer la gran mayoría de tus figuras usando tu lenguaje de programación científica favorito.
- Biblioteca matplotlib de Python ( parcelas limpias, simples y atractivas)
- R (gratis, similar a Python)
- MATLAB (configuración predeterminada menos bonita que matplotlib)
Si no conoce ningún lenguaje de programación científica, puede usar:
- Excel (muchos científicos lo desprecian: es muy malo para manejar grandes conjuntos de datos, no hace animaciones fácilmente y los resultados no son muy fáciles de modificar o reproducir)
Esto se parece a un diagrama de Python predeterminado. Tenga en cuenta las líneas limpias y la legibilidad.
(del papel de la captura y utilización de CO2 en la mitigación del cambio climático)
Esta figura muestra (a) un simple diagrama vectorial 2D; (b) una imagen 2D, y (c) una serie temporal. Parece matlab o matplotlib, con detalles de acabado (letras, barras de escala, flecha roja, círculos verdes y azules) añadidos más adelante en un programa de gráficos vectoriales.
(de sincronización débil y oscilación colectiva a gran escala en suspensiones bacterianas densas)
2. Estructuras 3D complejas: flujo de fluidos, combustión, estructuras moleculares, astrofísica.
Tiene dos opciones de código abierto para la visualización en 3D:
- Visitar
- ParaView
VisIT y ParaView son programas gráficos dedicados. Le permiten elegir sus propios mapas de color, mostrar líneas de flujo en un flujo, rotar libremente estructuras 3D y renderizar objetos con textura e iluminación realistas.
ParaView tiene una curva de aprendizaje más suave y viene con más recursos en línea que VisIT, pero se bloquea con más frecuencia.
Si tiene un gran conjunto de datos en 3D, necesitará mucha potencia informática. Recomiendo usar el software que es más fácil de instalar (o mejor aún, ya está instalado) en el clúster informático de alto rendimiento de su institución.
(simulación de la energía auto-similar en grandes cúmulos de galaxias)
(del aprendizaje automático predice el aspecto de las células madre)
Estos cristales se visualizan como colecciones de esferas. Se han agregado luces y sombras, ya sea en VisIT o en Paraview, para resaltar las formas 3D de los cristales.
(de Predicción del crecimiento de cristales a través de un modelo de partición tridimensional cinético unificado)
3. Gráficos vectoriales : ilustraciones conceptuales, carteles, detalles finales (como títulos, texto, flechas, énfasis)
Para ilustraciones y para agregar detalles a una figura existente , use su software de gráficos vectoriales favorito:
- Ilustrador Adobe
- Inkscape (toma de código abierto en Illustrator)
- Licuadora (para estructuras 3D)
(del papel de las inestabilidades locales en la invasión de fluidos en medios permeables)
La figura (a) es una ilustración de gráficos vectoriales. Las figuras (bd) son tramas simples en 2D creadas en un programa como Python.
(del mapeo de una dimensión no espacial por el circuito hipocampal-entorrinal)
Para editar fotografías , puede usar:
- Photoshop
- Gimp (toma de código abierto en Photoshop)
(estrella de mar de Biocontrol: corona de espinas no más)
Mi grupo de investigación usa Python y MATLAB para el 90% de nuestras parcelas. Ocasionalmente utilizamos Paraview para hacer mapas en 3D, Gimp para editar fotos de trabajo de campo e Inkscape para esbozar conceptos (como un paisaje con una red fluvial simplificada). También usamos Inkscape para agregar toques finales, como texto, resaltados o flechas, a nuestros gráficos.
Debe usar cualquier software que coincida con sus habilidades y con los resultados que desea presentar.