图画书有哪些,图画书的英文

　　

图画书有哪些

　　　　年是什么？

　　　　年是团圆，是一家人坐在一起的欢声笑语。

　　　　年是传承，是承载了几千年文化的习俗。

　　　　年是开端，是崭新一年的开始，是辞旧迎新。

　　　　你有没有被孩子问过“年是什么”，或者关于“年”的各种问题呢？

　　　　这篇文章京妈来推荐些“年”主题的绘本，带孩子了解“什么是春节”，感受“年味”，感受传统文化。

　　　　这是一套关于“年俗文化”的故事绘本，是本互动机关书，而且是春节礼盒装，送给孩子特别有节日仪式感。

　　　　超多细节，定格春节盛景。

　　　　除夕年夜饭，万家灯火时；

　　　　初一逛庙会，福乐喜盈门；

　　　　十五闹元宵，灯火迎佳节。

　　　　一本立体书，就能带孩子体验各种“年味元素”，从吃喝到玩乐，再到传统习俗讲究，不仅好玩有趣，还是一场视觉盛宴，一场探索之旅。

　　　　除了书，还赠送了 对联、福字、红包和贺卡 等，扫描还可以听 春节主题的音频，360度沉浸式体验春节的传统文化，是送孩子的特别棒的春节礼物。

　　　　过年啦360度互动立体书 ￥98 购买

　　

图画书和绘本的区别

　　

　　图画书不是以图片为主？

　　　　怎么理解松居直的公式:

　　　　图画书=图×文

　　　　？？？？？？？？？？

　　　　不少人认为绘本就是图画书，其实并非如此。绘本与图画书的区别在于绘本通常有独立的绘画著者，图画有个人风格，画面即情即景，可单幅成画。而平时看的图画书，即有图有文的书，尽管这些书的画面非常有趣，但是这些图画只是文字的补充，只是一类具有文字系统功能的图画。书中的话不具备“语言功能”，不能从图画中让孩子想像更丰富的内容。

　　　　绘本则好比儿童看的一部电影，它既展示出宽广的视野，又有细节的特写，既有极其有趣的故事情节，又暗藏着起、承、转、合的节奏设计。绘本中的每一个图画绘画都是经过精心构图所得，并且与简单的文字相呼应。绘本是适合任何年龄段的人阅读的书，并且都能从其中得到不同的启迪。

　　　　绘本以图片为主，文字为辅！有分开的作者，也有很多无字书哦！图画可以是一个单独的故事，文字也可以是一个故事，结合在一起又是一个故事！

　　　　图画书则以文字为主，图只是插图！

　　　　例：图画书（春天来了花园里开满了花有白的，红的，黄的，紫的...）会有一个小小的插画，主要是各色小花朵！

　　　　绘本（春日花园春意盎然）会有一副春意盎然的精美图画！

　　　　以上自行想象哦！

　　　　试想一下春天到了，带孩子去公园，孩子说哪句话让你惊喜呢，看图画书主要是文字！在美育方面就会差很多！而绘本培养美育，审美，同时精美的文字还提高文学素养！

　　　　一起读绘本吧

　　

图画书怎么画

　　

　　经常看到别人论文中画出各种绚烂的插图，我想知道这些图都是用一些什么样的软件画出来的。比如下面给出的几张，好吧，我承认有的并不那么绚烂，但用什么样的软件比较合适呢？具体答案可以拓展到更为广远的作图领域。

　　　　遇到安装问题的请尝试Anaconda这个Python发行版。下载安装后直接使用即可，它几乎预装了所有要用到的科学计算及可视化的库。

　　　　有盆友在评论里说希望能有完整的教程，确实就这个答案来说，离实际使用还有很大的距离，网上相关的中文资料也不多。不过真要写起来这个答案也装不下，况且写在这个问题下也不是很恰当。等到那天我有专栏了再说吧，到时候也许会写一个关于可视化的系列教程。

　　　　＝＝＝＝＝＝＝分割线＝＝＝＝＝＝

　　　　强烈推荐 Python 的绘图模块

　　　　matplotlib: python plotting 。画出来的图真的是高端大气上档次，低调奢华有内涵~ 适用于从 2D 到 3D，从标量到矢量的各种绘图。能够保存成从 eps, pdf 到 svg, png, jpg 的多种格式。并且 Matplotlib 的绘图函数基本上都与 Matlab 的绘图函数名字都差不多，迁移的学习成本比较低。开源免费。如图所示（题目描述中的图在最后）：

　　　　（以下图片均引用自

　　　　Thumbnail gallery ）

　　　　像这种普通的函数图象：

　　　　以及这种 Scatter 图（中文不知道该怎么说…）：

　　　　精致的曲线，半透明的配色。都显出你那高贵冷艳的X格，最重要的是只需一行代码就能搞定。从此以后再也不用忍受 Matlab以及GNUPlot 中那蛋疼的配色了。

　　　　想画 3D 数据？没有问题 (不过用 mayavi 可能更方便一些)：

　　　　四行代码你就能拥有（后三行是画坐标平面上的等高线，严格的额说还是一行）。

　　　　除此以外，不过你是矢量场，网络还是什么奇葩的需求都能够搞定：

　　　　这还没完，Matplotlib 还支持Latex公式的插入，当别人画的图还是这个样子的时候（以下图片引用自

　　　　Matplotlib Tutorial(译)）

　　　　你能够把它变成这个样子：

　　　　如果再搭配上 IPython 作为运行终端（这张图是自己的~）：

　　　　简直就是神器啊，有木有！

　　　　心动不如行动，还等什么？

　　　　（奉上教程一篇

　　　　Matplotlib Tutorial(译)）

　　　　==== Update: 2013-9-18 18:04 ====

　　　　经

　　　　@许铖同学提醒，再补充一句，matplotlib 还可以话 xkcd 风格的图呦~

　　　　（图片引用自网络）

　　　　此外结合 IPython Notebook 后更多精彩内容，请看

　　　　如果嫌安装麻烦并且恰好在 Windows 系统下的话可以尝试Python的一个发行版

　　　　winpython -

　　　　Portable Scientific Python 2/3 32/64bit Distribution for Windows。

　　　　==== Update: 2013-10-1 23:45 ====

　　　　鉴于

　　　　@van li同学质疑 matplotlib 是否能画出题目中所示的图像，我在这里将题目中的图像用 matplotlib 画出来如下：

　　　　代码在此处：

　　　　看到楼下有人说配色和好看，唉....那我也贴几个吧...只不过当初限于篇幅没有写而已。

　　　　首先，python 有一个专门的配色包

　　　　jiffyclub/brewer2mpl 路 GitHub，提供了从美术角度来讲的精美配色（戳这里感受

　　　　ColorBrewer: Color Advice for Maps）。

　　　　此外还有一些致力于美化绘图的库，用起来也都非常方便，比如

　　　　olgabot/prettyplotlib 路 GitHub。

　　　　废话不多说，上图就是王道。

　　　　（一下图片来源网络）

　　　　有人可能会说需要复杂的设置，其实也不用。比如上边这幅图，只需要多加一个参数就好：

　　　　楼下说到统计绘图。嘛 seaborn (

　　　　代码一行，后边的几乎都是一行，没做其他设置，默认就这样。我就不贴其他的代码了：

　　　　这还有个更炫酷的可交互式的绘图，大家自己戳开看吧

　　　　入睡失败，排版强迫星人乱入歪题，安利一下自己的绘图思路和经历。

　　　　论文插图终归是内容导向，数据少/逻辑简单很难画出炫酷的图；专业图尽量用对应的专业软件画；大力出奇迹，插图最终效果跟投入的时间成本（学习软件+绘制+调试）成正比，只要耐心好学多尝试，哪怕MS的Office系列也不会让你失望；绘图最重要的是专业性，其次关注“矢量+配色+字体+布局”；有时瓶颈在于思路而非工具，做科研的多浏览Nature和Science，有很多值得借鉴的绘图方案；有精力就再去学学AI和PS吧，后期如虎添翼。按时间倒序和使用频率介绍我主要使用的绘图软件，专业相关度较高。图片引用来源均已标明，其余为自己绘制，如有侵权麻烦告知（图片放大观看可还原绘图软件输出效果）。

　　　　1. gnuplot

　　　　刚完成的硕士论文主要用了LaTeX+gnuplot，gnuplot胜在免费、绘图效果清爽、专业认可，输出终端多样化，插值优化做得也不错，用下来感觉基本可替代Matlab系和Origin，学习成本不低。

　　　　简单的2D图可以画成这样复杂一点的信息图/3D函数/极坐标图/pm3d自然也不在话下推荐博客

　　　　图片来源：

　　　　只有想不到，没有画不了，比起其他软件现成的模型模块，用PowerPoint造轮子的优点在于细节由自己掌控。学习成本低，个人发挥空间大！

　　　　反应器示意图用简单的形状和线条拼接，自由度高，细节突出（恩，我就是不习惯用Visio）。这张构图有参照对象，绘图时间控制在半小时左右。

　　　　原理示意图PowerPoint作图方式胜在可视化、直观和简便，可量产各种扁平化（个人喜好）示意图。

　　　　Nature、Science上的插图偏立体风，通过多图形多色块套用和“填充效果”中的“渐变”即可实现（参数怎么调很考究）。下面这张只花了十分钟，要进一步改进可细化DNA结构，再给通道中的截面加上多重线性渐变。

　　　　彩色信息图如果需要用多色块表达内容，在协调颜色搭配时Office的优势尽显（用命令行和RGB代码调试的懂我）。

　　　　多内容拼接下面这张幻灯片用Origin作图+PowerPoint拼装，内容不打码，论文已发Metabolic Engineering。

　　　　3. Origin

　　　　使用时间最长的数据绘图软件，在普通工科院系Origin就是专业论文绘图标配。功能丰富全面，多图层在2D数据处理上非常实用（3D的没画过），简单画画容易上手，深入之后学习曲线开始变得平缓。由于渲染效果和自由度的限制，画出的图都有一种标志性的浓郁的Origin风。操作系统不太友好、易崩溃，只支持Windows系统。学习成本中等！

　　　　图片来源：

　　　　OriginLab - Origin and OriginPro重申一遍，图层叠加+矢量图输出+可视化操作足以满足工科生基本需求了，贪多嚼不烂。

　　　　4. Matlab

　　　　工科生必备软件，工具包实在强大，数学实验、反应模拟、系统优化各种课程都离不开它。但在绘图方面硬伤也很明显，锯齿现象明显、字体/坐标轴和3D配色简直要逼死强迫症……研究生阶段搞定优化大作业拿了前3%后就把Matlab扔了。学习成本中等！

　　　　恩，matlab的画风大家都很熟悉了。

　　　　图片来源：

　　　　Team:NCTU Formosa/modeling5. 提到Matlab就想起了本科虐人的COMSOL和化学反应工程模块，也印证了文首观点“专业图要用专业软件”，COMSOL的强大在于多场耦合功能突出和各种自定义PDE方程、边界和平衡条件设置简便，系统相对友好（并不）。我最好的朋友出国前把他的真传——一本砖头那么厚的COMSOL tutorial送给了我，后来我再也没做过仿真模拟，而他去了美国的COMSOL工作（这才是我安利的原因，Doge脸），下图是本科做过的一个案例，自己的图找不到了……学习成本高！

　　　　图片来源：

　　　　Radial Effects in Tubular Reactors6. Circos

　　　　最近新上手的利器，为绘制全基因组特征圈图而生的信息图软件，实际上可用来画各种圈状信息图，功能强大令人咋舌，配色美观耐看（开发者毕竟是专职摄影师），不太方便的是需要安装Perl运行，学习成本中等，国内教程少。

　　　　恩，简陋版的是我的论文图片。

　　　　图片来源：

　　　　Genomic Data // CIRCOS Circular Genome Data Visualization7. SnapGene

　　　　画质粒的软件用过不少，SimVector/Plasmid Processor/pDRAW32/Gene Construction Kit/Ape等等，从功能集成和输出效果来看，还是SnapGene更胜一筹，操作设计也做得很赞，学习成本低。

　　　　商业化质粒可直接查询

　　　　Vector Database，细节做得相当考究，可编辑余地适中。

　　　　8. 化学式绘图软件优先级：ChemDraw>tikz的chemfig包 >PowerPoint（黑历史），学习成本低。补充一句，下面第一张分子式是我组会报告上画的，键角键长不符合正式投稿的美国化学会（ACS）期刊的化学式统一格式——ACS1996标准，使用ChemDraw的话直接在“file”或者“object”中选择“Apply object settings from”选项则可一键改成ACS1996和其他一些杂志要求的标准格式。

　　　　9. 统计类可视化软件

　　　　根据google scholar数据统计，2005年之后SPSS和SAS的使用热度都跌得厉害，R和STATA则呈抬头之势(讽刺的是这张统计图是用ggplot2画的)。ggplot2绘图效果请参见本问题其他回答，因为没学/用过在此不作任何评价，谢知友提醒。

　　　　图片来源：

　　　　Discovering Statistics: The Blog: July 2012本科阶段做项目和作业用过STATA，估计工作后会用SAS。STATA的统计回归功能相对强大，但可视化做得实在难以恭维，在官网上随便扒个图来感受下。学习成本中等！

　　　　图片来源：

　　　　Quantile–normal plotSAS等学了之后再填坑。

　　　　10. 化工流程模拟软件

　　　　Aspen Plus和HYSYS都用过，后者上手明显比前者容易，但做出来的图肯定跟美观不沾边啦，就是专业的模拟可视化软件，学习成本高！放在这就是为了说明化工和化学不是一回事！化工和化学不是一回事！重要的事情要说两遍！

　　　　Aspen Plus 流程图来源：

　　　　5.2 Hybrid VSA/MEA scrubbing processHYSYS流程图来源：

　　　　Process SimulationAutoCAD只学了一学期，晶体/蛋白立体结构主要用RASMOL，略过不提。

　　　　估计毕业之后就很难有机会再用到上面大部分软件了（关键也用不起），本答案权作纪念，感谢阅读。

　　　　作为一只理工狗，我们不仅可能需要熬夜编程，更需要在很多时候画图来展示自己的结果。

　　　　如果不能用漂亮的图片来展示结果，别人对你的工作评价也许会大打折扣，这样熬夜编的程基本上算是白熬了。

　　　　下面隆重向大家推荐十款主流画图软件，美好的生活从作出高品(bi)格的图片开始。(以下示例图片均来自网络，版权归原作者所有)

　　　　第10名：锯齿风Matlab

　　　　Matlab只排在第十位是因为本来它就不是一个用来做画图的软件。人家的主要功能是矩阵操作、统筹优化、数学实验、仿真模拟（此处省略一万字）等等好吗？用matlab画图简直就是高射炮打蚊子——大材小用。如果非要只比较它的画图能力，只能说呵呵了，下面是Matlab的画风，淡淡的锯齿风一直被网友所吐槽。

　　　　曲线图：

　　　　散点图:

　　　　多图：

　　　　曲面图：

　　　　三维图：

　　　　Matlab画图虽然锯齿严重，但这并不能掩盖它是一款极其优秀的科学计算软件的事实。每个人只有在适合自己的岗位上才能充分发挥自己的优势，每个软件也是一样。所以使用matlab画图功能时，最合适的用途是用来实施检查编程结果是否正确，并不做最后报告或论文输出。

　　　　第9名：清爽风Gnuplot

　　　　Gnuplot是一个命令行的交互式绘图工具。用户通过输入命令，逐步设置或修改绘图环境，并以图形描述数据或函数。优点是画图速度快、画风清爽，软件开源且免费，图片质量相当专业。缺点是：需要写代码。下面是几个例子：

　　　　曲线图：

　　　　曲面图：

　　　　三维图：

　　　　场图：

　　　　统计图：

　　　　第8名：高冷风Matplotlib

　　　　Matplotlib是著名Python的标配画图包，其绘图函数的名字基本上与 Matlab 的绘图函数差不多。优点是曲线精致，软件开源免费，支持Latex公式插入，且许多时候只需要一行或几行代码就能搞定。缺点是需要Python编程基础。几个例子：

　　　　曲线图：

　　　　频数图：

　　　　矢量分布图：

　　　　统计图：

　　　　极坐标：

　　　　第7名：简易风visio

　　　　Microsoft Visio是Windows 操作系统下运行的流程图软件，它现在是Microsoft Office软件的一个部分。Visio可以制作的图表范围十分广泛，利用Visio的强大绘图功能绘制地图、企业标志等。最主要还是用来画流程图、示意图。

　　　　流程图：

　　　　电路图：

　　　　电路图：

　　　　从matlab、gnuplot和matplotlib中选一个画曲线图的软件，并和画示意图的visio搭配，是画图初级阶段的标配。

　　　　第6名：SCI风Origin

　　　　Origin是简单易学、操作灵活、功能丰富全面的画图软件，既可以满足一般用户的制图需要，也可以满足高级用户数据分析、函数拟合的需要。目前，它似乎已成为专业论文SCI的标配绘图软件。缺点是操作系统不太友好、易崩溃，只支持Windows系统。几个示例图：

　　　　曲线图：

　　　　混沌图：

　　　　等高线：

　　　　地形图：

　　　　三维场图：

　　　　第5名：统计风R-ggplot2

　　　　ggplot2是R语言的一个包，最擅长统计数据可视化。ggplot2按图层作图，其核心理念是将绘图与数据分离。缺点是ggplot2功能没有Python或者Matlab全面，不过人家就是在统计方面做的最好最专业，其它的功能忽略掉好像也无所谓。

　　　　第4名：流场风Tecplot

　　　　Tecplot从简单的二维曲线曲面图，到复杂的三维动态图都可以实现。它的特色在于可快捷的将大量数据资料转化为容易理解的图片，例如等高线、向量图、网格图、剖面图、流线图等等。它提供和CAD、CFD软件的接口，可以用于其它分析软件(如有限元、计算流体动力学等)的后处理工作。

　　　　飞机表面应力云图：

　　　　机翼附近流场：

　　　　螺旋桨网格图：

　　　　女性内衣设计：

　　　　海上钻井平台：

　　　　第3名：矢量风Illustrator

　　　　Adobe illustrator是一种应用于出版、多媒体和在线图像的工业标准矢量插画的软件，作为一款非常好的图片处理工具，Adobe Illustrator广泛应用于印刷出版、海报书籍排版、专业插画、多媒体图像处理和互联网页面的制作等，也可以为线稿提供较高的精度和控制，适合生产任何小型设计到大型的复杂项目。

　　　　简单的示意图：

　　　　绚丽的原理图：

　　　　复杂的人像图：

　　　　复杂的人像图：

　　　　从Origin、ggplot2和Tecplot中选一个画图的软件，并和画示意图的illustrator搭配，是画图中级阶段的配置。

　　　　第2名：专业风Paraview

　　　　Paraview除了可以画最基本的曲线曲面图等，也提供和CAD、CFD软件的接口，可以用于其它分析软件的后处理工作。Paraview支持多种数据格式和显示方式，目前包括网格绘制，面绘制，体绘制等方法。可视化包含：数据读取，数据过滤和数据渲染三个基本的步骤。Paraview提供开源可编程。缺点是难度较高，入门需花时间。

　　　　赛车附近流场图：

　　　　正常红细胞和变异红细胞分布图：

　　　　全球气温分布：

　　　　第1名：LaTex 风Tikz

　　　　Word是很目前很流行的排版软件。然而还有另外一种和它相媲美只是没那么流行的排版软件——LaTeX，它是一种基于TEX的排版系统。利用它能在短时间内生成很多具有书籍质量的印刷品，尤其是生成复杂表格和数学公式。因此它非常适用于生成高印刷质量的科技和数学类文档。Tikz是LaTex原生支持的图包来，可以画论文中的插图。用TikZ画可以做到完美，特别是与LaTeX文档的整体交互，比用一般绘图软件好得多。二维图、三维图、流程图、示意图都能实现。同样的，缺点也是难度较高，入门需花时间。

　　　　散点图：

　　　　曲线图：

　　　　磁场分布图：

　　　　逻辑图：

　　　　结构图：

　　　　第0名：自己

　　　　其实，想画出精美的图片，最重要的是在于想好怎么画，以及理清他们之间的逻辑关系。

　　　　然后，就是用好颜色搭配，并布置好布局，调整好看的字体。

　　　　如果你把上面任何一款软件用的非常熟练，再加上多尝试，无论用哪款软件都能画出精彩的图片。

　　　　ps, 如果对科学计算（尤其是Matlab使用中）的经验、教训或者好玩的东西感兴趣，可以关注公号“科研充电宝（kexuebc）”哦。每天推送一条实用小技巧。

　　　　比如：

　　　　如何把别人论文中的曲线图，自动转化为数据点？

　　　　最常用的10个Matlab快捷键，助你编程更高效

　　　　写论文和报告容易犯的低级错误，别再像外行一样写论文了

　　　　2019年7月1日更新

　　　　针对PPT三维作图，专门开发了一整套课程，如有兴趣，请到网易云课堂搜索 “PPT3D科研绘图”

　　　　因为PPT做三维图在参数的调节上确实比较不便，而且缺少批量修改的功能。为充分榨干PowerPoint的三维价值，我特别委托 @只为设计 大神开发了一个三维插件ThreeD，使用ThreeD可以将PPT三维作图的效率提高十倍以上，以下是几个例子：

　　　　学术插图基本上可以分成两类：一是用来展示实验或者模拟数据的图表，二是用来表示运行机理的示意图。

　　　　对于前者，有很多非常优秀且专业的作图软件，前面的答案说了很多了。我不是很擅长这个部分，大家可以直接看其他回答。

　　　　对于后一种，则一般需要借助Adobe Illustrator，CorelDraw，乃至一些3D作图软件来做。但这些软件功能强大，但学习起来难度比较大。而且目前这个问题下的答案对这个问题好像讨论的很少。所以我这个回答，主要是给大家介绍一下，如何使用人人都会用的PowerPoint快速制作一些简单的三维图形。

　　　　PowerPoint不是专门的制图工具，它的三维制图能力很弱，具体表现在：它的三维造型功能很弱，不支持贴图，也没法渲染，甚至连旋转都不够直观，而且一旦多个对象组合之后，多有对象都只能使用同一个旋转角度，不能独自进行调整。

　　　　但PowerPoint的优势也很突出：首先是非常简单易学，应付一些简单的论文示意图（答主超分子化学方向，专业所限，大神见笑），还是有它的价值。其次，使用PowerPoint直接作图有一个很大的好处，做好的示意图可以迅速的在PPT中转变成原理动画，用到平时的Presentation里非常炫酷，尤其是在一些报奖中，这种动画可以极大降低评委理解的门槛。

　　　　这样的制图和动画在PPT里是可以比较简单地制作出来的，但要求你要首先非常熟悉PPT三维制图的各项参数的基本含义，所以我这里给了一个非常基础的教程。

　　　　以下内容转载自我的公众号。

　　　　1. 深度

　　　　点动成线，线动成面，面动成体。这个道理人人都懂，问题在于，在PPT中，如何才能让点、线、面“动”起来？这就需要认识PPT三维工具的第一个参数“深度”。

　　　　深度就是图形的“厚度”。

　　　　画一条曲线，添加一个深度，这样就可以得到一个曲面

　　　　画一个圆圈，添加一个深度，这样就可以得到一个圆管

　　　　画一个矩形，添加一个深度，这样就得到了一个立方体

　　　　如何添加“深度”?

　　　　只需要选中对象，右击，选择“设置形状格式”，在“效果”中的“三维格式”中，找到“深度”，填入需要的数值即可。

　　　　这时你遇到了一个问题：添加深度之后，并没有产生例子里那样三维效果。这是因为此时图形的立体纵深是垂直于屏幕平面的，所以被原来的形状遮挡了。要看到三维效果，你需要随意添加一个“三维旋转”。

　　　　2. 三维旋转

　　　　三维旋转，顾名思义，就是用于控制立体图形在三维空间中的旋转。

　　　　如何旋转

　　　　选中对象右击，选择“设置形状格式”，在“效果”中的“三维旋转”中，我们会看到X旋转，Y旋转，Z旋转。

　　　　调整这三个数值，做好的三维图形就可以转动起来了：

　　　　什么是“透视”

　　　　在X Y Z旋转参数的下方，还有一个参数叫做“透视”。“透视”，通俗得说就是“近大远小”：立体图形距离我们的眼睛越远，则看起来就会越小，越近则会越大。透视这个参数就是让立体图形产生这种效果，透视的取值最小为0，最大为120°：

　　　　但“透视”一开始是灰色的，不能添加。要激活透视参数，你需要现在“预设”中选中一个带透视效果的旋转

　　　　有了“深度”和“三维旋转”，你几乎可以画出任何柱状立体图形，比如圆柱，三棱柱，四棱柱，五棱柱等等：

　　　　但你永远无法画出一个球体或者锥体。要画椎体或者球体，你需要了解第三个设置“棱台”。

　　　　3. 棱台

　　　　棱台是三维的曲面，它的形状是由“棱台类型”、“棱台高度”和“棱台宽度”决定的。

　　　　我们这里只说说“圆”棱台和“角度”棱台。

　　　　先画一个长宽都为4cm的正圆，添加一个270°的Y轴三维旋转。现在你无法看到这个正圆了，因为它没有厚度，而且它刚好垂直于显示器的平面，就像一张纸水平放到你眼睛正前方一样。

　　　　“圆”棱台

　　　　如果给上面的圆形添加一个“圆”形的“顶部棱台”，在棱台的“宽度”和“高度”中手动输入“2厘米”。这时，你就得到了一个半球。

　　　　“角度”棱台

　　　　如果我们把“圆”棱台改为“角度”棱台，那我们得到的将是一个圆锥：

　　　　棱台的宽度和高度

　　　　此时如果减小棱台的“宽度”，你会看到：

　　　　如果改变棱台的“高度”，你会看到：

　　　　如何画一个球体

　　　　所以要画球体，只要给再圆形添加一个“底部棱台”就可以了：

　　　　给各种多边形添加“角度”棱台，通过调整棱台的宽度和高度，我们就可以得到多种锥体：

　　　　其他棱台效果

　　　　尝试“圆”和“角度”之外的其他棱台形状，我们可以制作更多立体图形：

　　　　4. 光照和材料

　　　　在制作好所需要的立体图形后，还可以在三维格式中调整光照的角度和材质：

　　　　不同光照角度和不同材质的效果如下：

　　　　5. 距底边高度

　　　　为什么需要这个参数？

　　　　在PowerPoint中，只要通过“水平位置”和“垂直位置”两个参数，我们就可以确定一个对象在页面上的位置。但要在三维绘图中组合多个对象，还要设定各个对象在纵深方向上的位置，这就要调节对象的“距底边高度”，距底边高度既可以是正的，也可以是负的。

　　　　比如在下面的例子里，从左到右黑色小球的距底边高度是逐渐增加的。

　　　　“距底边高度”的含义

　　　　距底边高度表示对象的最高点离屏幕的距离。

　　　　如果距底边高度没有变化，那么为对象设置深度、棱台等三维参数时，对象的中心就会垂直于屏幕向里运动。所以如果只给对象设置了一个20磅的深度，要保持对象的中心处于原来的位置，距底边高度就要设置为10磅。如果只给对象设置了一个高20磅顶部棱台，要让对象最低处仍然保持原来的位置，距底边高度就要设置为20磅。

　　　　所以要制作上面的多层立体图形，我们首先将三个不同大小的圆在二维平面内左右上下居中对齐，分别添加棱台后调节距底边高度，最后组合，设置三维格式即可。比如下图中，两个半球使用圆形底部棱台，距底边高度为0；小球使用圆形顶部棱台和圆形底部棱台，距底边高度为2厘米。

　　　　--------------------问与答---------------------

　　　　1.

　　　　2.

　　　　最后，欢迎大家关注我的公众号：演说洞见

　　　　分享一点我对这个问题的看法（可能比较适合化学、材料类的知友）：

　　　　一篇论文的图片有多重要，我认为至少应该占到50%（跟研究领域相关）。作为论文数据的主要载体，图片直接呈现了文章的叙事逻辑和主要结论，并且反映出文章的重点和创新点。很多读者（包括审稿人）的阅读习惯都是先看图，如果图片质量高，读者就有兴趣一探究竟；如果图片看起来不太顺眼，那么读者（审稿人）的印象就不会太好，甚至会认为作者科研素养不高或者是准备稿件时不够认真，进而质疑文章数据及结论的可靠性。

　　　　使用专业的绘图工具（如3d max）会让制图过程如虎添翼，但是使用不当就会弄巧成拙。论文中的图片（不含ToC）首先应该做到的是“专业”。这个“专业”既体现在对原始数据的专业处理，实验结果的清晰展示，更重要的是数据的组织逻辑和呈现方式。其次才是美学上的“漂亮”，让读者看起来比较舒服。优秀的论文图片应该达到这样的效果：即读者不需要阅读图注及正文内容，仅仅通过浏览图片也能大致把握文章的主旨。根据我自己的经验，论文图片的准备大约可以分成三个层次：一是示意图的绘制，二是数据的图像表达，三是数据的组织。

　　　　（1）示意图的绘制

　　　　这里的示意图包括但不限于器件、结构图，原理图，制备、组装流程图，实验装置图。NS系列的期刊上有非常多的案例值得学习和借鉴，但是这里我想从另一个角度谈谈什么样的设计风格可能不太合适 （为作者讳，隐去文章的具体信息）。

　　　　Figure 1

　　　　在我看来，这张图在几个地方处理得不够专业：

　　　　背景多余。论文的插图原则上都是不使用背景的，因为背景会干扰读者对图片主体信息的读取，这张图中的渐变色背景属于画蛇添足，没有任何意义，也并不好看文字太多，格式杂乱。图片中的文字尽量少，并且字体格式要统一，不能使用Times New Roman等衬线字体（因为衬线字体是用于印刷品的），要使用非衬线字体（如Arial）。文字不能喧宾夺主。比如这幅图里graphene oxide就干扰了读者对图片的辨识细节模糊。论文中的插图宽度在10-20 cm （分辨率>300 dpi）, 作者要保证即使缩放到很小（比如JACS双栏排版，图片可能只占一栏），图片中的细节仍然清晰可见，但是这幅图石墨烯片层上面的基团和粒子基本看不清缩写混乱。图片中的GO, GR, M缩写太多。注释有歧义。绿色的球代表metal ion，但是括号里给了一长串的内容，到底是代表所有离子还是一种离子？图片表达含糊。论文中的插图应该一目了然，不要让读者（审稿人）去揣摩作者的意图，否则容易产生歧义，比如最右的放大图就不知所云注意细节。没有electrostatic attractive interaction这种说法，并且与solvothermal treatment不对应比较专业的示意图如下：简洁直观，清晰易懂，不需要看图注也可以知道其制备流程，而且这幅图不需要太高级的绘图技巧，用简单的PPT就能画出来。（Nature Nanotechnology 2014，9, 187–192 ）

　　　　Figure 2

　　　　（2）数据的图像表达

　　　　数据的图像表达就是把各种表征数据转化成图像。同样，我从反面的角度说说怎样做不太合适：

　　　　Figure 3

　　　　这张图片的问题也比较典型：

　　　　坐标轴的字体太小，原则上坐标轴的字体和名称应该和图片的序号（a,b,c）差不多大。我们在origin里作图的时候图片都是放得很大的，因此常常会有错觉：在origin里坐标和数字看得很清楚，但是一旦缩小1/3或者1/4就基本看不清了（如上图）。另外刻度尺原则上应该外翻，NS期刊上绝大部分的图片刻度尺都是外翻的，这样做是防止刻度尺与图片互相干扰，比如图A中各条曲线与横轴的截距就很难辨识。配色：论文图片的配色应该保守（甚至古板），配色应该越少越好，如果只有一条曲线，不需要用彩色，因为很多期刊（wiley）彩图要收费。基本配色是红色、蓝色、暗绿，橘黄（土黄），避免使用亮色（如图B中的亮色基本看不清楚）。NS期刊有很多不错的配色方案可以参考。另外，配色要统一，一种物质在全文统一使用一种颜色，不要在这张图里是红色曲线，在另一张图里又是蓝色曲线。Figure 5

　　　　通过这两张图分享两个作图技巧：

　　　　左边这幅图有一部分的数据被遮挡了。如果z轴的绝对数值不重要的话，这种情况可以用色温标（colour bar）代替z轴，即通过不同颜色来代表相对强度，做成一张平面的彩图。右边这张图糅杂了两种体系（GR含量和金属离子），这也是不恰当的，因为变量太多，曲线太多，颜色太多，会让图片失去重点。对于某一种变量（含量，浓度等）成梯度变化的情况，有一个配色的技巧是使用渐变色（如下图，PNAS, 2016, E1206–E1215, doi: 10.1073/pnas.1524128113），即通过颜色的渐变来代表变量的变化，这样曲线与变量之间的关系一目了然。如果下图使用了十几种颜色，那读者基本上什么也看不出来。Figure 6

　　　　（3）图片的组织

　　　　一般的通讯（communication, letter）篇幅都比较短，所以这类论文的图片的数量一般控制在4张以内，把大量的数据都放到SI里。控制图片数量的目的是让文章紧凑，重点突出，很多情况下2-3张图片就完全可以把故事讲清楚，而且文章的创新点都反映在图片里，读者（审稿人）一眼就知道。图片太多反而让文章显得冗长散漫，看到后面忘了前面，分散了读者（审稿人）对文章创新点的把握。一般的通讯文章核心数据只有几张图，作者在构图时一定要考虑如何突出核心数据，从而让读者（审稿人）理解论文的重点和创新点。所以，每一次对图片的取舍与重排都是确定文章重点创新点，明确写作策略的过程。比如，如果文章的叙事逻辑是结构——性能——应用，每一项各用一张图就够了。结构部分，材料的制备、表征都可以放在一起，（如下图，Nature Photonics, 2015, doi:10.1038/nphoton.2015.37）这样论文的结构紧凑，逻辑清楚，而且重点突出。

　　　　Figure 7

　　　　论文制图是一个耗时耗力的过程，需要反复的修改。平时可以有意识地多去琢磨NS上高质量插图的设计思路，布局考量，配色方案，组织逻辑，数据呈现技巧，渐渐地提升自己的科研品味和审美。作图要多站在读者（审稿人）的角度逆向思考，多让导师把关，多听取同事的反馈意见。切忌自我感觉良好，别出心裁多半会弄巧成拙。

　　　　Figure 8

　　　　以上是我对这个问题的一点粗浅认知，大家各取所需，如果有不周到地方还请各位知友不吝赐教 （文章中的例子只是为了说明问题，没有冒犯之意）。

　　

图画书的概念

　　

　　今天和大家分享儿童文学中最具代表和童趣的分支—— 图画书篇 中的第一板块内容【图画书的概念和基本特征】

　　　　图画书，英文名称“picture book”，是一种以图画为主要表现内容的读物，在日本及港台地区又被称作“绘本”，在中国大陆读者的理解中，等同“绘本”概念的图画书，主要指儿童图画故事书——“picture story book”，“一种专为儿童设计，依靠一连串图画和为数不多的文字结合，或者完全没有文字，全靠图画来传递信息，讲故事的图书”。（摘自陈晖《图画书的讲读艺术》）

　　　　日本图画书研究者松居直在《我的图画书论》中用以下公式来描述图画书与一般儿童读物的区别：

　　　　文+图=带插图的书

　　　　文*图=图画书（摘自饼饼大学期间的儿文笔记）

　　　　加拿大著名儿童文学评论家佩里 诺德曼在《儿童文学的乐趣》中说：“一本图画书至少包含三个故事：文字讲的故事，图画暗示的故事，以及两者结合后所产生的故事。”（非常具有代表性的绘本有：《母鸡萝丝去散步》、《爷爷一定有办法》等，后期会一一介绍给大家。）

　　　　从其词源分析，绘本英文“picture book”可译为“绘本”、“图画书”，严格意义上，“绘本”更多用于“picture story book”(故事性图画书)，而“图画书"意义更为广泛，它不仅包含故事性图画书，还包括了知识性图画书、插画书、连环画等。本研究仅探讨故事性图画书，故采用“绘本”一说。（摘自饼饼的毕业论文《幼儿园绘本教学开展现状研究》）

　　　　因此，我将图画书定义为：以儿童为主要阅读对象，用文字和图画相结合的艺术形式来表现故事情节或传递信息内容，具有一定文学价值、审美情趣和艺术魅力的一类儿童文学作品。

　　　　1、图像性

　　　　图画书的故事主要是借助图画来叙述的，通过鲜明的色彩、富有创意的构图、独具特色的画面结构来呈现出别具一格的图画，儿童通过阅读画面、观察画面来感受故事情节的发展。

　　　　儿童在最开始阶段都是不认识字的，但是他们却能够读懂绘本所要表达的内容，正是因为图画书的故事主要是借助画面来叙述的。图画书首先以图画吸引读者，儿童在阅读图画书时，注意力也更集中于图画，画面是图画书传递信息的主要手段，是与儿童读者间沟通的桥梁。

　　　　2、艺术性

　　　　图画书由文字+图画构成，优秀的图画书具备一定的美感与艺术性，在阅读图画时，图像以视觉传达到脑海中，色彩、构图、表现、绘画技巧等能给读者带来画面中无穷的艺术感，同时，优美、生动、形象的文字也具有一定的艺术内涵，一些柔美的文字给读者带来美的享受，同时，有些文字具有不同的排列和出现形式，与画面共同再次构成画面，具有强大的艺术表现力。如：

　　　　《14只老鼠赏月》中的优美画面:

　　　　《苏菲生气了》中文字的表现形式:

　　　　3、趣味性

　　　　许多图画书都充满了童趣，是儿童生活的写照，符合孩子的年龄和身心发展特点。

　　　　如《鳄鱼怕怕 牙医怕怕》中，通过重复的对话，幽默诙谐地表现出牙医和鳄鱼双方的互相恐惧，展现出两个不同的角色心理变化过程；

　　　　《母鸡萝丝去散步》在作者“精心设计”的种种巧合下，母鸡萝丝完美地避开了狐狸的追捕，使自己安全地到家；

　　　　在绘本《根本就不脏嘛》中，孩子的语言和内心写照十分贴近儿童真实的内心世界，细腻地刻画出儿童对于不停地洗手这件事的困惑，让人忍俊不禁……

　　　　4、创意性

　　　　许多绘本在画面和文字的表现上都非常具有创意，像一些文字的排列顺序不在简单单一，有些画面中的人物还会突破“框线”的“束缚”（具体后期会分享），除此以外，现在还有许多洞洞书，孩子们在阅读时还可以动手操作，有些绘本还能连续翻页，十分有趣味性。

　　　　好啦，今天的分享就到这里。

　　　　我是饼饼，一个热爱儿童文学的姑娘。