论文结构图怎么画？看完这一篇，基本就够用了

撰写学术论文时，清晰的结构图不但能够助力作者梳理思路，还能让读者迅速理解文章脉络。本文会详细介绍怎样利用AI工具绘制Mermaid和Vega Lite图表，帮你轻松搞定论文结构图。

Mermaid作为一种基于文本的绘图工具，借助简单的语法便可生成流程图、序列图、甘特图等多种图表。它具备简洁易学的优势，且生成的图表风格统一，极为适合用于绘制学术论文的结构图。

Vega Lite是一种高层次的可视化语法，用于创建交互式图表。它以Vega为基础，但更为轻量级，提供了丰富的图表类型与自定义选项。Vega Lite特别适合处理复杂数据集，还能生成美观且功能强大的图表。

在开始绘制图表之前，我们需要准备以下工具和环境：

1. 文本编辑器：比如VS Code、Sublime Text等，用于编写Mermaid和Vega Lite代码。

2. AI绘图工具：像Typora、Markdown Preview Enhanced等，支持Mermaid和Vega Lite的实时预览。

3. 浏览器：用于查看生成的图表。

若你使用的是VS Code，可通过以下步骤安装Mermaid插件：

1. 打开VS Code，点击左侧扩展图标。

2. 在搜索框中输入“Mermaid”，选择“Mermaid Preview”插件并安装。

3. 重启VS Code。

Mermaid的基本语法十分简单，以下是一个简单的流程图示例：

graph TD;
    A[Start] --> B[Process 1];
    B --> C{Decision};
    C -->|Yes| D[Process 2];
    C -->|No| E[End];
    D --> E;

假设要绘制一个包含引言、文献综述、方法论、实验结果和结论的论文结构图，代码如下：

graph TD;
    A[引言] --> B[文献综述];
    B --> C[方法论];
    C --> D[实验结果];
    D --> E[结论];

Mermaid还支持更多高级功能，如子图、链接等。以下是一个包含子图的示例：

graph TD;
    subgraph 方法论
        C1[实验设计] --> C2[数据分析];
    end
    A[引言] --> B[文献综述];
    B --> C[方法论];
    C --> D[实验结果];
    D --> E[结论];

Vega Lite通常需要结合JavaScript库使用，若你使用的是VS Code，可通过以下步骤安装相关插件：

1. 打开VS Code，点击左侧扩展图标。

2. 在搜索框中输入“Vega Lite”，选择“Vega Editor”插件并安装。

3. 重启VS Code。

Vega Lite的基本语法基于JSON格式，以下是一个简单的柱状图示例：

{
  "$schema": "https://vega.github.io/schema/vega-lite/v5.json",
  "description": "A simple bar chart",
  "data": {
    "values": [
      {"category": "A", "value": 10},
      {"category": "B", "value": 20},
      {"category": "C", "value": 30}
    ]
  },
  "mark": "bar",
  "encoding": {
    "x": {"field": "category", "type": "ordinal"},
    "y": {"field": "value", "type": "quantitative"}
  }
}

虽然Vega Lite主要用于数据可视化，但也可用于绘制简单的结构图。以下是一个示例：

{
  "$schema": "https://vega.github.io/schema/vega-lite/v5.json",
  "description": "A simple flow chart",
  "data": {
    "values": [
      {"from": "引言", "to": "文献综述"},
      {"from": "文献综述", "to": "方法论"},
      {"from": "方法论", "to": "实验结果"},
      {"from": "实验结果", "to": "结论"}
    ]
  },
  "mark": "bar",
  "encoding": {
    "x": {"field": "from", "type": "ordinal"},
    "y": {"field": "to", "type": "ordinal"}
  }
}

Vega Lite支持丰富的自定义选项，如颜色、形状等。以下是一个自定义颜色和形状的示例：

{
  "$schema": "https://vega.github.io/schema/vega-lite/v5.json",
  "description": "A customized flow chart",
  "data": {
    "values": [
      {"from": "引言", "to": "文献综述", "color": "blue"},
      {"from": "文献综述", "to": "方法论", "color": "green"},
      {"from": "方法论", "to": "实验结果", "color": "red"},
      {"from": "实验结果", "to": "结论", "color": "purple"}
    ]
  },
  "mark": "bar",
  "encoding": {
    "x": {"field": "from", "type": "ordinal"},
    "y": {"field": "to", "type": "ordinal"},
    "color": {"field": "color", "type": "nominal"}
  }
}

一些AI工具如OpenAI的GPT-3能够帮助生成初步的Mermaid或Vega Lite代码。你可以通过以下步骤使用GPT-3生成代码：

1. 访问OpenAI的GPT-3 API接口。

2. 输入你的需求，如“生成一个包含引言、文献综述、方法论、实验结果和结论的论文结构图”。

3. GPT-3会生成相应的Mermaid或Vega Lite代码。

一些AI工具如DeepArt可以依据你的需求优化图表样式。你可以通过以下步骤使用DeepArt优化图表：

1. 访问DeepArt网站。

2. 上传你的图表图片。

3. 选择你喜欢的艺术风格。

4. DeepArt会生成优化后的图表样式。

通过本文的介绍，你已经掌握了利用Mermaid和Vega Lite绘制论文结构图的基本方法。结合AI工具，你还能够进一步优化图表的生成和样式。希望这篇文章能帮助你高效地完成论文结构图的绘制，提升论文的整体质量。

1. Mermaid官方文档

2. Vega Lite官方文档

3. OpenAI GPT-3 API

4. DeepArt官网

![Mermaid示例图](https://mermaid.ink/img/eyJjb2RlIjoiZ3JhcGggVEQ7XG4gIEEob3BlcmF0aW9uIEhpY3R1YWxzIHdvcmxkKSA+PiBBLVNoYXJpbmcpIFNoYXJpbmcgaGVscGVyc1xuICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgIC