在科技论文中，数据图不仅仅是快速信息传递的工具，它们是研究结果呈现的艺术，能够使复杂的数据挖掘变得易懂。一张好的数据图可以突出研究的关键发现，帮助读者理解研究结果的重要性，增强论文的说服力。在今天的科学探索迫切依赖于数据分析，制作出专业精妙的数据图变得极其重要。
曲线图：曲线图属于二维图形，横、竖坐标分别表示一个参数，可以表示两个参数之间的关系。同时可以允许多个竖坐标存在，这样可以表示多个参数与横坐标参数之间的关系。
柱状图：柱状图可以用来展示各个类别或参数下的数值大小，其表现形式为竖直或水平的长方形柱体。每个柱子的长度通常代表数量、频率或百分比等统计指标，通过颜色、图案、间距等方面的美化处理可以使柱状图更加易懂直观，方便观察不同类别或参数之间的差异及趋势。
散点图：散点图除了表示横、竖坐标之间参数的关系以外，还能从散点的大小来表示额外的参数。所以可以用来表示三维数据，并以颜色区分散点所在的组别。
箱型图：箱型图常见于重复性实验组的数据处理。一般包括一个箱体（长方形），以及箱体上向上、向下的延长线，另外有些箱体内部还有一条横线（通常指代中位数）。所以一个箱型图可以表示五个数据，从高到低分别表示最大值、上四分位数、中位数、下四分位数、以及最小值。
饼图：饼图通常表示各个部分占总体的百分比，可以很直观的表示部分在整体中所占的比重。也可以用不同的半径表示另外一组参数。
地理坐标图：地理坐标图表示地理位置信息，可以用来显示经纬度等信息，如全国主要城市空气质量图。
热力图：热力图可以用来表示某个参数在空间上分布的规律，颜色越深代表数值越高，比如地图上显示交通拥堵情况的图。
数据驱动文档（D3.js）：是一个基于Web标准的JavaScript库，它允许您使用HTML、SVG和CSS将数据以图形化的方式表达，灵活运用，可以创建高度个性化的数据可视化效果。
Scidraw：提供大量科学绘图的模板和工具，特别适合生命科学领域的思维，帮助快速制作专业的科学图形。
Hiplot：是一个专注于高维数据可视化的工具，它通过散点图、轴线坐标等方式帮助中断探索和理解复杂数据集。
Figdraw：是一款新兴的科学绘图工具，致力于简化科学绘图的制作流程，提供洞察的界面和丰富的绘图元素。
花火（Hanabi）：这是一款专门为中文用户设计的数据可视化工具，提供了易于使用的图形设计界面和丰富的图表类型，适合没有编程背景的用户。
科技论文中的数据图是沟通研究成果的桥梁，它们的设计和承载应当被给予充分的重视。通过以上推荐的图图软件，无论是数据探索还是科学传播，都可以找到合适的工具来制作出既准确又美观的数据图，使科技论文更加敏感和具有说服力。在这个数据驱动的时代，掌握数据可视化的技能，无疑会成为科研人员的重要作用。
