碩博士論文
論文圖表
Python
數據視覺化
論文圖表怎麼做：用 AI 生成學術級向量圖
「reviewer 說我的圖表解析度不足，要求重做所有圖。」
Excel 截圖是論文圖表的第一大地雷。截圖是點陣圖（72-96 DPI），期刊要求 300 DPI 以上，放大就糊，reviewer 一看就知道不專業。
解法：用 AI 生成 Python 程式碼，在 Google Colab 跑出向量圖。不需要安裝軟體，不需要會寫程式，不需要花錢買繪圖工具。
流程很簡單
告訴 AI 你要什麼圖（類型、數據、軸標籤、分組），它生成 Python matplotlib 程式碼。複製到 Google Colab，點 Run，下載 SVG 向量圖。如果程式碼報錯，把錯誤訊息貼回給 AI，它會修好。通常一兩輪就能跑出正確的圖。
不滿意的地方直接告訴 AI：「把字體放大」、「圖例移到右上角」、「換成色盲友善色板」。它修改程式碼，你再跑一次。
最容易被忽略的事：色彩語義一致性
整篇論文中，同一個變數或組別必須使用同一個顏色。如果圖 1 中「實驗組」是藍色，圖 3 中「實驗組」不能變成紅色。
在程式碼中定義一個全域色板，每張圖都引用它：
COLORS = {
'experimental': '#2171B5', # 藍
'control': '#CB181D', # 紅
'baseline': '#6A6A6A', # 灰
}
這件事很小，但 reviewer 會注意到。色彩不一致會讓讀者困惑，也顯得不專業。
FAQ
Q：完全不會寫程式怎麼辦？
不需要會。告訴 AI 你要什麼圖，複製程式碼到 Google Colab，點 Run，下載圖片。你不需要理解程式碼的每一行。
Q：已經做好 Excel 圖了，不想重做？
把 Excel 圖截圖給 AI，請它重新生成符合學術規範的 Python 程式碼。只需要校對數字是否正確。