元データから投稿品質の図までの標準化されたフローで、R/Python による作図と Inkscape での後処理をカバーします。
欠損値、外れ値、重複レコードを取り除き、後の作図に使いやすいよう、データを縦長形式に整理します。
縦長形式は、ggplot2 や seaborn/matplotlib でのグループ別の作図に向いていることが多いです。
研究課題に応じてグラフを選びます。比較には棒グラフ／箱ひげ図、傾向には折れ線グラフ、相関には散布図、構成には積み上げグラフを使います。
意味のない 3D グラフ、多すぎる色、不要な装飾は避けましょう。
ggplot2、matplotlib、seaborn で基本の図を描き、SVG、PDF、高解像度の PNG で書き出します。
まずデータが正しく表現されていることを確認してから、見た目を整えましょう。
Inkscape で、フォント、線幅、色、サブ図のラベル、組み合わせのレイアウトを調整します。
編集可能な SVG ファイルを 1 部保存しておき、そこから投稿用の PDF/TIFF を書き出すことをおすすめします。
ジャーナルの要件に従って、図のサイズ、解像度、フォント、カラーモード、ファイル形式を確認します。
よくある要件には、300〜600 DPI、1 段／2 段の幅、TIFF/PDF/EPS 形式などがあります。
