主要观点总结
本文介绍了作者在准备毕业论文时遇到的图表问题，以及在寻找解决方案过程中的体验。文章提到了作者如何通过购买课程、自学和搜索书籍来尝试解决图表问题，并最终找到了一本专门服务科研论文配图的书籍《科研论文配图绘图指南——基于R语言》。这本书介绍了科研配图的基本构成、如何使图表好看起来、细致讲解图表代码以及专家撰写的多年经验等内容。
关键观点总结
关键观点1: 文章介绍了一种专门服务科研论文配图的书籍《科研论文配图绘图指南——基于R语言》。
这本书重点讲解绘图相关R语言包的各种用法，包括ggplot2等，并且介绍了科研制图的三大原则：必要性原则、易读性原则和一致性原则。
关键观点2: 书籍内容分为几个部分。
包括科研配图的基本构成、如何使图表好看起来、细致讲解图表代码和专家撰写的多年经验等。
关键观点3: 书籍提供了大量的专业图表和完整的用例。
书中配套资源给出了相应的完整代码，并且所有代码都可以直接修改复用。
关键观点4: 书籍的作者宁海涛老师是数据分析师和学术/商务插图设计爱好者。
他创办的公众号DataCharm已经累积撰写了超过千余篇关于科研论文配图绘制技巧的文章，并出版了基于Python的同名书籍。
文章预览
凌晨四点，终于交了论文。 囫囵一觉醒来，打开手机就看到了导师简单的评注：“论文不错，图表重做。” 好消息：论文过了。 坏消息：论文没有全过...... 毕业证离自己可能就差这么几张图，可这不就是几个统计图表嘛，配图难在哪里？？ 打开互联网，随便一搜，立刻就被前人总结的小坑大坑超大坑淹没： 1. 图表有基本错误，横轴纵轴不清晰，标示缺损 2. 图表数量太少，不能多角度展示数据特点 3. 图表种类单一，图像语言不够丰富，显得结论单薄 4. 图表类型选择不当，不适合研究变量，不能体现研究重点，回答不了研究问题 5. 图表颜色设计差，只使用默认样式，丑拒 6. …… 没想到数据图表这么有讲究，赶紧开启补课模式，务必要在“死线”前把这几个图完美地画出来！ 第一次尝试：买课！ 咬咬牙，花了大价钱买课。没想到有些课只有
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