科研小白-实验图的绘制

我发现很多时候,用codex写实验代码的时候,到了绘制实验图的时候,就会有很大的问题。
如果效果不好的话,让codex来改的话,相当于往一个脆弱的飞行器安装上了不可控的马达,效果直接飞来飞去。
所以说,有自己独有的科研品味很重要。
一开始的版本是最好的,


但是当时我觉得,可以再优化一下,比如区域划分的更平滑,电极那个圆圈区域再大一些。
然后效果就开始飞起来了。


然后继续更改,越改越错,有佬懂我的崩溃吗


所以我真的感觉,像我这样的科研入门人士,真正重要的反而不是自己用codex去直接作图,抛出一个“sci论文风格图”这样模糊的请求指令,而是说去阅读文献,看看对方开源的代码实验图的风格,形成自己良好的科研品味以及实验认知,画图认知。扎好跟,沉淀沉淀。或许用会更加得心应手一些。
但是这个过程对我这样急性子的人来说,其实比较难受。
所以有佬能帮助我解答一下疑惑吗?
科研小白实验图的绘制

佬,我也是刚入门,这个大脑图全部是AI画的吗?好厉害

要能用出图 ai提供思路 然后手搓复刻在调整,画图是这样的 比较耗时:bili_040:

微调AI画图就是纯纯的开盲盒,其实换个思路,让AI把数据洗好导出,直接扔进 GraphPad 或者 Origin 里,再自己调

不是ai画的呀,是ai写的代码,跑出来的实验图。但是越改越丑了,没招

佬我回头试试,确实,自己画就容易改了,而且可以微调

啊哈,EEG,可以用mne_Python通道定位之后再魔改代码

反复调整我脑子真要炸裂了,其实真的感觉自己手搓反而不慢,这种工作ai可以提供思路已经很不容易了。很多时候还是要自己心理有把握,慢就是快了。