随着生态学与地学领域研究的不断深入，科研成果的可视化呈现已成为学术表达、成果转化的核心环节——当前领域内不仅对图像的科学性、规范性要求显著提升，更需要通过高质量制图传递复杂数据逻辑。
第1：导论与SCI图像标准、环境搭建
1.1 SCI图像规范分辨率与DPI（300 vs 600 vs 1200）RGB / CMYK色彩模式转换矢量图（PDF、SVG） vs 位图（TIFF、PNG）常见错误示例：字体不一致、图例遮挡、JPEG压缩1.2 Python科研绘图生态
Matplotlib（底层/可控）、Seaborn（统计范式）、Plotly（交互）、Cartopy（制图）、PyVista（3D）、SHAP（可解释）
图像后处理：Inkscape、Illustrator
质量标准：同一项目统一配色/字体/网格/标注风格。
常见错：同图混用多库默认样式、位图编辑代替矢量编辑。
1.3 环境搭建
conda 环境锁定（env.yml）、pip-tools；Jupyter+VS Code 工作流。
第2：Matplotlib高质量图核心
2.1 样式管理与rcParams
统一字体（英：Arial/Times；中：思源/苹方）、字号层级、线型与色板。
科研配色、色盲友好色板
2.2 单图 & 多子图布局
折线图、散点图、误差带
子图对齐、Panel A/B/C 自动标。
GridSpec 控制比例；共享坐标轴；单位与小数位标准化。
2.3 输出高分辨率图像
矢量优先；位图仅限栅格底图；透明背景PNG；TIFF 无压缩。
保存两份（审稿版RGB、发版版 CMYK）；嵌入/转曲字体。
第3:Seaborn与高级统计可视化
3.1 基础统计图
箱线+雨点/violin 组合；显著性标记；样本量 n 标注。
误差呈现一致（SD/SE/CI）；对数坐标时说明变换。
3.2 分布与相关性
热图（相关系数+FDR）、jointplot（边缘分布）、置信椭圆。
相关矩阵排序与聚类；显著性以符号或遮罩表达。
多区域分组相关热力气泡图
3.3 分布对比与趋势
山脊图展示密度；分组柱状+热力组合呈现强度与结构。
第4：空间数据与生态制图
4.1 空间数据处理
GeoTIFF + Shapefile 叠加
栅格vs 矢量
坐标与分辨率对齐。
先重投影后裁剪；属性表最小化；图层顺序与透明度控制。
4.2 Cartopy美化
指北针+ 比例尺
分区标注
4.3 高级空间图
遥感分类结果图（LULC）
多Y轴气候水文图
三维三角网格曲面图+ 二维等高线
第5 高级相关性案例分析与可视化
5.1 相关性分析与图谱
案例分析
方块面积相关性热图、关联气泡图、层次聚类相关热图
5.2 统计显著性校正
FDR多重检验校正可视化
5.3 多维相关性图
主成分分析的应用案例
散点矩阵、分组矩阵、PCA/NMDS 结果图。
第6:机器学习案例分析与SHAP可视化
6.1生态案例应用与分析
随机森林算法
特征选择与参数优化
条形特征重要性排序图
6.2 SHAP可视化
南丁格尔玫瑰图展示模型权
头部特征SHAP散点图
SHAP依赖图（单特征）
双特征交互效应SHAP图
特征重要性总览+ 依赖组合图
6.3 集成分析图
流程图（数据→特征→模型→评估）
模型对比表
第7：多源融合与多面板整合
7.1 综合布局设计
流程图+ 空间图 + 统计图组合
多面板分栏排版
7.2 Pillow图像拼接
Python合成 + 矢量输出
第8：批量化与自动化工作流
8.1 自动批量导
批量命名、格式转换
RGB→CMYK自动转换
8.2 版本管理与可复现
Git管理科研绘图代码
结果可追溯化
原文：基于Python的生态学、地学领域高质量科研可视化制图
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