news 2026/2/25 4:33:19

用Graphpad Prism 8.0绘制Cleveland点图

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张小明

前端开发工程师

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用Graphpad Prism 8.0绘制Cleveland点图

用 GraphPad Prism 8.0 绘制 Cleveland 点图:无需编程的科研可视化实践

在撰写论文或准备学术报告时,你是否曾为如何清晰呈现多组实验数据而苦恼?柱状图容易误导读者对离散值的理解,箱线图又可能掩盖个体观测点的信息。有没有一种图表,既能准确反映每个数据点的位置,又能直观展示组间趋势差异?

答案是肯定的——Cleveland 点图(Cleveland Dot Plot)正是为此类需求而生。它以简洁的点加垂线形式展现数值分布,避免了传统柱状图中“面积效应”带来的视觉偏差,特别适合用于比较多个类别下的测量结果。

对于大多数科研工作者而言,R 或 Python 虽然可以实现这类图形绘制,但学习成本高、调试耗时长。而GraphPad Prism 8.0提供了一种完全可视化的替代方案:无需编写任何代码,只需几次点击和设置,就能生成可直接投稿的高质量 Cleveland 点图。

下面我们就从零开始,一步步构建这样一张专业级图表,并深入解析每一步背后的逻辑与设计考量。


准备工作:为什么选择 GraphPad Prism 8.0?

GraphPad Prism 自推出以来,一直是生命科学领域研究人员最信赖的数据分析工具之一。其最新版本Prism 8.0在图形渲染能力、界面响应速度和导出灵活性方面均有显著提升:

  • 支持最高1200 dpi的 TIFF 图像导出;
  • 单图最大宽度扩展至25 英寸,轻松满足海报制作与高分辨率出版要求;
  • 新增多类图形模板与格式化选项,支持更精细的视觉控制;
  • 可保存自定义图形模板,便于团队统一风格标准。

更重要的是,Prism 的操作全程基于图形界面,所有修改都能实时预览,极大降低了非编程用户的使用门槛。即使是第一次接触该软件的研究者,也能在半小时内掌握基本绘图流程。


第一步:创建合适的数据表结构

打开 GraphPad Prism 8.0 后,在启动页选择:

New table & graphXYOptions

进入参数配置界面后,请注意以下关键设置:

  • X 轴类型:选择Numbers(数值型)
  • Y 值输入方式:勾选Enter and plot a single Y value for each point

点击Create完成建表。

这个设置看似简单,实则至关重要。Cleveland 点图本质上是一种 XY 散点图的变体,每个点都有明确的 X 位置和 Y 数值。通过将 X 设为“数字”,我们确保了数据点能按序均匀排列;而“单个 Y 值”的设定则避免了重复测量或多变量模式干扰初始布局。

此时你会看到一个空白的数据表格,等待填入实验数据。


第二步:输入数据并定义语义标签

假设我们的研究涉及两种处理条件:对照组(CON)和模型组(MOD),共 8 个样本。X 轴编号为 1 到 8,前四属于 CON,后四属于 MOD。实际分组名称如下:

样本编号X 值分组标签
11df
22dd
33f
44g
55RT
66ST
77LT
88MT

在数据表中输入对应的 X 和 Y 值:

XY
112.3
214.1
315.6
413.8
518.2
619.5
717.9
820.1

接着,在左侧Row Titles列中依次填入df,dd,f,g,RT,ST,LT,MT。这些标题不会参与计算,但将在后续作为 X 轴的文本标签使用。

⚠️ 注意事项:Prism 按照 X 数值排序来定位数据点,因此必须保证 Row Title 的顺序与 X 值严格对应,否则会出现标签错位的问题。


第三步:初步图形生成与观察

完成数据输入后,Prism 会自动跳转到Graphs面板,显示默认的 XY 散点图。

此时你会看到一组孤立的圆点分布在坐标系中,没有边框、无网格线、也无分组标识。虽然数据已正确加载,但视觉传达效率很低——这正是我们需要进一步美化的起点。


第四步:图形美化与专业呈现

添加封闭式边框(Frame)

双击任意坐标轴,进入Format Axes设置窗口。

切换至Frame and Origin标签页:

  • Frame区域选择Plain Frame
  • 取消勾选 “Origin lines” 中的交叉线

应用后,绘图区域被一个干净的矩形包围,增强了整体的专业感。相比默认的开放轴线,这种设计更符合现代期刊图表的审美趋势。

💡 建议搭配浅灰色网格线使用,形成“轻量科技风”。


启用网格线以增强可读性

仍在Format Axes界面,切换至Frame and Grid Lines子面板:

  • Major grid lines设置为Both X and Y axes
  • 颜色设为Light Gray (#D3D3D3)
  • 线条宽度设为1 pt

水平网格线尤其重要——它们帮助读者横向比对不同数据点的高度差异,是 Cleveland 图的核心辅助元素。

📌 实践建议:关闭 Y 轴主刻度线(Tick Marks),只保留网格线,减少视觉杂音,让焦点集中在数据本身。


替换 X 轴数字为语义标签

默认情况下,X 轴显示的是 1–8 的数值。我们需要将其替换为具有意义的分组名。

操作路径如下:

双击 X 轴 → 进入Format Axes→ 找到Regularly spaced ticks区域 →
Number format设置为Row titles

确认后,X 轴上的数字立刻变为df,dd,f,g,RT,ST,LT,MT

✅ 成功实现从“位置编码”到“信息表达”的转变,大幅提升图表的信息密度和可解释性。


区分 CON 与 MOD 组的样式

为了直观体现两组之间的差异,应对前四个点(CON)和后四个点(MOD)设置不同的颜色与形状。

操作方法:

双击任意数据点 → 弹出Format Graph窗口 →
Data set options中识别两个子集:Dataset 1 (X=1-4)Dataset 1 (X=5-8)

分别设置:

  • CON 组(X=1–4):蓝色填充 + 圆形符号
  • MOD 组(X=5–8):红色填充 + 方形符号

统一符号大小为6 pt,保持视觉平衡。

🧠 工程提示:若软件未自动拆分数据集,可在原始数据表中将两组 Y 值分列输入(即两列 Y),从而强制区分。


添加垂线(Spikes)强化数据落点感知

这是 Cleveland 点图的灵魂所在——通过从点到底轴的垂直连线,强调“数值—基线”的关系,形成类似“火柴棒”的视觉效果。

继续在Format Graph界面中找到:

Show bars/spikes/droplines→ 勾选Drop linesSpikes

设置:
- 线条颜色:Match symbol color
- 宽度:1.5 pt

垂线直达 X 轴,不仅提升了美观度,也让读者更容易判断各点的相对高度。


微调坐标轴范围与添加标题

右键点击 Y 轴 →Format Axes→ 设置合理范围(如最小值 10,最大值 22),避免上下留白过多。

同时,在Title & Footnote中补充说明:

  • Y 轴标题:“Physiological Index (AU)”
  • X 轴标题:“Treatment Group”

适当的标注能让图表脱离上下文也能独立传达信息,这对投稿和会议展示尤为重要。


第五步:保存模板,提升长期效率

一张精心设计的图表不应只用一次。Prism 允许我们将当前图形保存为可复用的模板,极大提升未来工作的效率。

操作步骤:

FileSave SpecialSave as Default TemplateSave Example

之后新建图表时,可通过:

New table & graphClone a graph→ 加载已保存模板

一键还原所有格式设置,包括颜色、字体、网格线、边框等细节。

这对于实验室内部标准化图表风格、撰写系列论文或团队协作尤为实用。


导出高质量图像用于发表

当图表完成后,下一步就是导出适用于论文投稿的格式。

推荐设置如下:

参数推荐值
格式TIFF
分辨率1200 dpi
颜色模式RGB(屏幕) / CMYK(印刷)
图像宽度≥ 8.5 英寸
是否嵌入字体

导出路径:

FileExport→ 选择目标位置与参数 → 点击OK

💡 小技巧:如果需要插入 Word 或 PowerPoint,可以直接复制图形粘贴(Prism 支持矢量复制),或导出 PDF 格式嵌入文档,保证缩放不失真。


写在最后:为何值得投入时间掌握这一技能?

也许你会问:既然 R 可以一行代码画出类似的图,为什么还要花时间学 Prism?

这个问题的答案藏在“科研效率”的本质之中。

大多数研究人员的时间极其宝贵,他们需要的是快速、可靠、可重复的结果呈现方式。而 Prism 正是在这三个维度上表现出色:

  • 快速:整个 Cleveland 点图构建过程不超过 10 分钟;
  • 可靠:所有操作可视化,错误易发现、修改即时可见;
  • 可重复:模板机制支持一键复现,适合批量处理相似数据。

此外,Prism 8.0 在图像输出质量上的飞跃(更高 DPI、更大尺寸、更好色彩管理),使其已成为许多顶级期刊推荐使用的绘图工具之一。

掌握这项技能,不只是学会画一张图,更是建立起一套高效、专业的科研可视化工作流。无论是写文章、做汇报,还是指导学生,这套方法都能带来实实在在的帮助。


如今,越来越多的科研评价不仅关注数据本身,也重视其表达质量。一张清晰、规范、富有设计感的图表,往往能让评审专家更快理解你的研究亮点。

而这一切,其实并不需要你会写代码。只要善用像 GraphPad Prism 这样的专业工具,每个人都能成为自己领域的“视觉叙事者”。

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