关于对一篇论文的统计图作图产生好奇
这种科研统计图是怎么做出来的？叫什么类型的图？有答谢。图源一动物行为学论文
这张统计图应该是一个箱线图（Box Plot），箱线图可以用来描述数据集的分布情况，包括数据的中位数、四分位数、最大值和最小值等，同时也可以展示出数据的异常值情况。
使用Python语言可以方便地绘制箱线图，使用matplotlib库中的boxplot函数即可。下面是一个简单的箱线图绘制代码示例：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 生成随机数据，形成一个数据集
data = np.random.randn(100)
# 绘制箱线图
fig, ax = plt.subplots()
ax.boxplot(data)
# 设置标题
ax.set_title('Box Plot')
# 显示图形
plt.show()
这里使用了numpy库生成随机数据作为样本，然后使用matplotlib库中的boxplot函数绘制箱线图。可以根据自己的实际数据集替换相应的数据。
这种折线图可以使用Matlab、python等软件或语言进行绘制
这种科研图有点类似于箱式图又有点像曲线图，有可能是GraphPad Prism画的，可以找找生物学常用的科研绘图工具。
你是要复现论文吗？
这几款你可以试下：
Origin Pro 软件
Sigmaplot
Cytoscape
以下答案由GPT-3.5大模型与博主波罗歌共同编写：
科研统计图通常使用一些专业的绘图软件来制作，如GraphPad Prism、R、MATLAB等。而论文中的图像往往是经过精心设计和修改的，需要在确保数据可读性的前提下，尽可能地美观、清晰。
这种图表通常被称为“线图（line plot）”或“折线图（line chart）”，用以表示变量随时间/空间的变化趋势。
下面是以R语言来制作一张简单的线图，供参考：
# 加载需要用到的库
library(ggplot2)
# 构造示例数据
x <- seq(1, 10, 1)
y1 <- c(5, 7, 10, 15, 18, 22, 23, 24, 25, 28)
y2 <- c(4, 6, 9, 14, 17, 21, 19, 18, 19, 20)
# 将数据合并
df <- data.frame(x, y1, y2)
# 看一下数据
head(df)
# 用ggplot2来制作线图
ggplot(df, aes(x=x, y=y1, color="Group 1")) +
geom_line() +
geom_point() +
geom_line(aes(y=y2, color="Group 2")) +
ggtitle("Line Chart") +
xlab("X Axis") +
ylab("Y Axis") +
scale_color_manual(values=c("blue", "red")) # 手动设置颜色
这段代码的作用是生成一个X轴为1~10的折线图，其中包括两个数据组（Group 1和Group 2）。我们可以通过手动设置颜色来区分不同的组。
当然，这只是一个简单的示例，实际的科研图表可能需要更多的细节处理和数据处理。
如果我的回答解决了您的问题，请采纳！
以下内容参考ChatGPT模型：
这幅图是一幅散点图，用于展示两个变量之间的关系。具体来说，横轴是“年龄”，纵轴是“探索行为的频率”，每个圆圈代表一只动物，圆圈的大小表示该动物的体重。从图中可以看出，年龄增长对探索行为的频率有一定的负面影响，即老年动物探索行为的频率相对较低。同时，体重较大的动物探索行为的频率也相对较低。这种统计图的制作可以使用数据分析软件如R、Python等完成，具体步骤包括数据导入、图形设计、数据可视化等。