大家读研期间做小组会汇报的时候，有没有遇到过实际实验中所用的数据想呈现给导师看时却被狠狠批了一顿配色一言难尽的场景？

当时还不懂得何为科研绘图的美，拿着类似如下所示的柱状图给了导师，对着数据侃侃而谈。导师说：“停停，年轻人，你这论文配色不讲美德，没有灵魂。”我一愣：“日常生活中如此常用的“红绿灯”配色，怎么就到了发文章这块，就缺了灵魂呢？”导师眉毛都快拧到一起了：“同一篇文章的图片颜色要注意色调的整体性，特别鲜明的颜色是尽量不要连续使用的，这样无法让你的文章“高大上”。你选用的三个颜色亮度都太高，且对比度很不科研，这样由于颜色的原因而形成对数据解读的干扰。”

文章中的插图是传达数据和信息的重要方式，而插图的配色则是影响插图美观和可读性的关键因素。好的配色方案可以让插图更加吸引读者的注意力，突出重点，增强视觉效果，提高论文的水平和影响力。在制作插图时，我们应该注意选择合适的配色方案，避免使用过于单调或过于花哨的颜色，以及不协调或不易区分的颜色。

科研绘图的配色方案一般可以分为离散型和连续型两种。

离散型配色用于表示不同类别或分组的数据，如条形图、饼图、散点图等。离散配色方案包含两个或两个以上无等级区别的颜色实体块，不同的色块依靠颜色停靠点来进行区分，只有颜色和透明度属性。它可以应用在表示数据的类别或分组，如不同类型的材料、不同组别的实验对象等。

连续配色方案包含两个或两个以上有等级区别的颜色停靠点和颜色段。色段是指在停靠点之间定义颜色和透明度渐变的区域，一般不超过13个。连续配色方案适用于表示数据的数量或程度，如温度、高度、密度等，用于如热图、等高线图、密度图等。

如果插图中包含的元素数量较少，可以使用简单明了的颜色来表示，如红、蓝、绿等基本色。如果插图中包含的元素数量较多，可以使用更多样化和细致的颜色来表示，如橙、紫、青等复合色，或者使用不同亮度和饱和度的颜色来区分。

每个出版社甚至是其中的不同期刊都有些约定俗成的配色方案。不同主题和风格的论文或杂志配色偏好或要求可能是完全不同的。生物医学类的论文或杂志更喜欢使用自然和温和的颜色，如棕、灰、绿等，材料化学类的论文或杂志更喜欢使用明亮和鲜艳的颜色，如红、黄、蓝等。在选择配色方案时，要尽量与期刊的主题风格保持一致。可以根据要投稿的期刊，预先下载几篇配图优秀的文章进行学习。

Nature和 Science等插图，通常采用一些经典的配色方案，或者根据自己的数据特点和主题选择合适的配色方案。这些配色方案往往具有以下特点：

- 颜色之间有足够的对比度，能够清晰区分不同的数据；

- 颜色之间有一定的协调性，能够形成一个整体的视觉效果；

- 颜色之间有一定的语义性，能够传达一些信息或情感。

举一些基本的例子更详细一些来说，当数据源为两类时，采用互补色配色比较好，比如橙黄色对应浅蓝色。当数据源有三类时，可以采用一个色相环上相近的三种颜色，比如浅蓝，绿，草绿；或者是三角形配色，比如紫色，橘黄色，绿色。

当然了，作为科研人员首先确保的是数据的严谨和结论的可靠，对于配色实在没有天赋没有关系，就像上面说的，Nature和 Science都提供了一些经典的配色方案，如果采用Science提供American Association for the Advancement of Science经典配色方案：

-深蓝：（R:19,G:0,B:116)

 -暗红：（R:203,G:24,B:27）

-深绿：（R:0,G:109,B:69）

选定了要投稿的期刊杂志，当需要知道此期刊杂志配色风格时，选定相应期刊的图片复制保存好后，上传到RedKetchup网站上，将鼠标点击相应颜色区域，就能提供对应颜色的十六进制值了。下图中深蓝色区域的十六进制值为：#08488F，对应的RGB值转换的结果为：（8，72，143）。通过这种配色提取的技巧，能很好的复现需投稿杂志的配色方案，极大的提升文章修改的效率，在添加了合适的灵魂同时也更容易获得期刊编辑的青睐。