janosh/diagrams · 上手攻略
- 仓库：j anosh/diagrams
- 链接：https://github.com/janosh/diagrams
- 分类：学术 · 可视化 · LaTeX/TikZ
- 作者：Jay
- 更新：2026-09-06
这是什么
j anosh/diagrams 是一个开放的学术图表开源仓库，收集了大量物理、化学、机器学习等领域的概念示意图，以 LaTeX (TikZ) 和 Typst 源码形式保存。每个图表配有一个 diagram.yml 元数据文件，仓库附带渲染脚本，可将 .tex / .typ 文件导出为 PDF / SVG / PNG 格式。
作者 Janosh Riebesell（及贡献者 Stefan Bringuier）于 2020 年创建，Zenodo DOI: 10.5281/zenodo.7486911。可通过 j anosh.github.io/diagrams 在线浏览、搜索、按主题/领域筛选，或直接点击"Open in Overleaf"编辑。
解决什么问题
- 找现成的学术示意图：论文里要画 Attention 机制图、Bloch 球、卷积层示意图，直接从仓库里找，无需从零写 TikZ
- 直接 Overleaf 导入：在线浏览时点"Open in Overleaf"，立即在 Overleaf 中打开对应
.tex文件，稍作修改即可用于自己的论文 - 多格式导出：同一源码可导出 PDF（用于 LaTeX）/ SVG（用于网页）/ PNG（用于 PPT / Markdown）
- 引用方便：提供标准化 CITATION.cff，Zenodo DOI，可直接引用整套图集合集
- 贡献社区：有自己画的 TikZ / CeTZ 图？提交 PR，审核通过后合并进主仓库，全世界研究者都能用
快速安装（本地渲染图表）
克隆仓库
git clone https://github.com/janosh/diagrams.git
cd diagrams
目录结构
diagrams/
├── assets/ # 各主题子目录，含 .tex / .typ 源码 + metadata .yml
│ ├── 2d-convolution/
│ ├── autoencoder/
│ ├── bloch-sphere/
│ ├── transformer-attention/
│ └── ...（100+ 主题）
├── scripts/ # 渲染脚本（将 .tex / .typ 转为多格式）
└── CITATION.cff # 标准引用格式
渲染依赖
LaTeX 图表（需要本地 LaTeX 环境）：
# Ubuntu/Debian
sudo apt install texlive-latex-base texlive-pictures texlive-science
# macOS
brew install --cask mactex
Typst 图表（如果仓库中有 .typ 文件）：
# 安装 Typst
# https://github.com/typst/typst/releases 或
cargo install typst
渲染所有图表
cd diagrams
./scripts/render.py # 渲染所有 assets/ 下的图表
# 输出到 assets/<topic>/out/ 目录（PDF / SVG / PNG）
⚠️ 渲染前请确认：README 中说明渲染脚本位于 scripts/ 目录，如目录不存在可参考仓库最新文档。
核心用法
在线浏览（最简方式，无需安装）
访问 https://j anosh.github.io/diagrams，你可以：
| 功能 | 说明 |
|---|---|
| 搜索 | 按关键词搜索图表名称和描述 |
| 分类筛选 | 按物理/化学/ML 等领域过滤 |
| Open in Overleaf | 点击直接跳转到 Overleaf 在线编辑 |
| 下载 | PDF / SVG / PNG 格式直接下载 |
| 预览 | 大图预览，鼠标滚轮缩放 |
在论文中使用某个图表
- 在 j anosh.github.io/diagrams 找到需要的图
- 点击 Open in Overleaf → 在 Overleaf 中编辑 → 编译 PDF
- 或下载
.tex源码文件，复制到自己的项目 - 记得在参考文献中引用：
@software{riebesell_diagrams_2020, ...}（CITATION.cff 可直接导入 Zotero / BibTeX）
贡献自己的图表（Submit a PR）
1. fork 本仓库
2. 在 assets/ 下新建 <your-diagram>/ 目录
3. 放入 .tex 或 .typ 源码 + metadata .yml（主题/标签/描述）
4. 在 CITATION.cff 的 author 列表中添加你的名字
5. 提交 Pull Request
提交规范请参考仓库 CONTRIBUTING.md 或现有图表的元数据格式。
已知主题列表（部分）
| 主题 | 领域 |
|---|---|
2d-convolution |
ML / 信号处理 |
autoencoder |
ML / 深度学习 |
transformer-attention |
ML / NLP |
bloch-sphere |
量子物理 |
bose-einstein-distribution |
统计物理 |
atomistic-gpu-batching |
计算化学 |
ball-tree |
算法 / 数据结构 |
branch-and-bound |
优化算法 |
change-of-variables |
数学 / 微积分 |
chain-homology |
拓扑学 |
完整列表请访问 assets/ 目录。
典型适用场景
- 写论文插图：直接复用 Attention 机制、Bloch 球、卷积图等，无需手画
- 制作 PPT / 幻灯片：导出 SVG/PNG 插入 slides
- 教学材料：从仓库找现成的物理/化学概念示意图
- Overleaf 快速上手：不熟悉 TikZ 语法？从 Overleaf 直接打开一个现成例子，边改边学
- 贡献社区：分享你自己画的学术图表，获取 DOI 引用
坑与注意
- ⚠️ 并非所有图表都支持 Typst：仓库以 TikZ（LaTeX）为主，部分新图可能仅有
.typ格式，使用前请确认自己用的是 LaTeX 还是 Typst 工作流。 - 本地渲染需要完整 LaTeX 发行版：Ubuntu minimal install 可能缺
texlive-science等包，导致某些图编译失败；推荐安装完整 texlive 或至少texlive-pictures。 - 图表许可：每个图表继承仓库的 Apache 2.0 许可，商用前请确认修改后的许可要求。
- Overleaf 兼容性：部分 Overleaf 模板可能缺少某些 TikZ 宏包，编译前需检查。
- GitHub Stars 更新：该仓库 Stars 约 684（数据来自 2026-09 工作队列），属于小型但精专的学术工具仓库，非大众产品。
- Zenodo DOI 版本：DOI 10.5281/zenodo.7486911 对应 v0.2.0；后续更新可能不在同一 DOI 下，引用时请注明版本。
- 在线图库功能有限：j anosh.github.io/diagrams 主要用于浏览和下载，不是交互式图表编辑器，无法在网页上实时修改图。
与同类对比
| 方案 | 类型 | 优点 | 缺点 |
|---|---|---|---|
| j anosh/diagrams | 学术图表开源库 | 100+ 精修图、Overleaf 直连、多格式导出 | 规模有限、更新频率较低 |
| TikZ examples (texample.net) | TikZ 示例集 | 规模更大、涵盖面广 | 无 Overleaf 直连、导出脚本不统一 |
| Matplotlib / Plotly | 通用图表库 | 灵活性高、程序化生成 | 学术示意图需要大量手动调整 |
| draw.io / Excalidraw | 在线图表工具 | 易于上手、实时协作 | 非 LaTeX 源码、不适合发表级论文 |
| PGB/TikZ 官方文档 | 官方教程 | 完整权威 | 学习曲线陡、需要自己从零画 |
j anosh/diagrams 的核心价值在于：拿来到就能用，Overleaf 一键导入，学术发表级质量——而非从零学习 TikZ 语法。
一句话推荐结论
如果你写过学术论文、需要高质量的物理/化学/ML 概念示意图，j anosh/diagrams 值得收藏；通过 Overleaf 直接导入比自己从零画快一个数量级，适合论文作者、教学课件制作者和 TikZ 学习者。