科研作图系列之——AI在科研作图中的应用

1. 美化数据图

在前期内容中，我们介绍了科研配图中“位图”和“矢量图”的区别与运用。其中的一个重点是：数据可视化形成的数据图尽可能保存成矢量图。矢量图导入AI能够进行深度修饰、美化和排版，最终和论文完美结合。本文以Origin和AI为例介绍如何美化数据图。

在Origin中完成可视化之后，首先尽可能在Origin内部实现美化。美化完成后，导出为eps格式或者ai格式图片（还记得哪些格式是矢量图吗？） ，如图1所示；

用AI打开矢量图（本例中为ai格式矢量图） ，此时，数据图被大卸八块，每个数据点和线都被独立出来（如果没有被拆分，请选中图形然后点击嵌入，并右击选择取消分组，如图2所示）。

这就是AI的优势，能够将数据图完美拆解。数据图被拆分后你可以根据需求对每一个点、线、字进行修改和美化。本例中，修改了字体的大小和粗细、并利用立体感强的小球取代了原本的方块作为数据点，见图3。

2. 用AI处理照片类文件（比如电镜图片）

发表论文时，我们需要对电镜图片进行一定的后处理，比如：剪裁，制作标尺，排版。AI中图片的裁剪稍微有点麻烦，步骤如下：将图片导入AI中后，利用矩形工具框选中所需裁剪区域。选中两者，右击选择“建立剪切蒙版”实现剪切，见图4。制作标尺的方法：按照原图标尺的大小绘制一个矩形充当标尺，如图4所示。对于排版将在下文介绍。

3. 数据图与数据图、数据图与照片的拼接

为了能够全面的说明问题，科研论文中常需要将两幅图拼接成一张图，如图5和图6所示。

在AI中因为每幅图都被拆解成了点、线的基本单元，所以很容易实现这些操作。需要注意AI中图层、锁定、锚点等工具的使用。实例如下图7所示。

4. 图的排版

多图的排版很令人头疼，如何对齐、如何分布等等，问题虽小却很费时。在AI中，你可以充分利用其智能参考线和参考线功能。具体方法如下：依次选择“视图” —“智能参考线/标尺”；此时，主视图左方和上方都会出现标尺；鼠标左键点击标尺，并拖出就可以生成参考线。Tips：建议专门建立一个图层来管理这些参考线。有了这些参考线，能够大大提高图片排版的效率。实例如图8所示。

Tips：本文中示例图只是为了说明某一问题而设计，没有实际意义。