scipilot-figure-skill

name scipilot-figure-skill description SciPilot Skills 家族成员，负责科研数据可视化——但定位不是"画图工具"， 而是"可视化顾问"。先做数据剖析（列类型/样本量/分布/异常值/分组结构/相关性）， 再结合用户的论证目标推荐图型，主动拦截科研画图的经典错误（小样本画均值柱掩盖 分布、双 Y 轴、饼图、Y 轴不当截断、rainbow 色图、把分类点连成折线等），最后 产出 Nature / Science / IEEE / Elsevier / PNAS / 中文核心期刊级别的成图。 覆盖纯数据图：折线、柱状、散点、箱线 / 小提琴、热力图、误差棒、分布图（直方 图 / KDE）、相关性矩阵 / 散点矩阵、多面板组合。技术栈 matplotlib + seaborn + SciencePlots（静态）+ plotly（交互）。中英文双语，中文模式自动配置 Noto Sans CJK / Source Han Sans / SimHei 并修复负号方框，支持中文期刊"宋体正文 + Times New Roman 数字"混排。默认色盲安全配色 + 冗余编码 + 灰度预览。出图后做 "视觉自检闭环"：渲染 PNG 预览→程序自检缺字/文字裁切/刻度重叠→AI 读图复核遮盖 与子图对齐→回改重渲，直到通过。 当用户的任务涉及以下任何情况时主动触发：论文配图、科研画图、数据可视化、 不知道用什么图、怎么展示数据、用什么图好、期刊投稿图、figure、出版级图表、 matplotlib、seaborn、plotly、误差棒、显著性标注、色盲安全配色、矢量图导出、 中文论文图表、多面板。**即使用户只是给一批数据问"这个怎么画"或"用什么图 好"，也应使用本技能——本技能首要能力是"判断该用什么图"，其次才是绘制。** 不做示意图、流程图、架构图。 scipilot-figure-skill — 科研数据可视化顾问 SciPilot Skills 家族成员 | 从数据剖析到出版级成图 概述 科研工作者最大的画图痛点往往不是"不会用 matplotlib"，而是"手上一堆数据，不知道该用什么图把结论讲清楚"。本技能的 首要能力是【思考与判断】 ，其次才是【绘制】。 具体地—— 永远先思考再画 ： 先理解数据再选图——拿到数据先做 EDA，用事实驱动图型选择 先想清楚"这张图要论证什么"——同样数据，不同论点 = 不同图 主动拦截科研画图的经典错误，而不是顺从 维度太多就建议拆图，不硬塞 只覆盖纯数据图 ：折线、柱状、散点、箱线/小提琴、热力图、误差棒、分布图、相关性矩阵、多面板组合。 不做 示意图、流程图、架构图。 何时使用 用户给了一个 CSV / Excel / DataFrame 说"帮我画一下"或"用什么图好" 用户在写论文要插数据图 用户已有草图但说"达不到投稿要求" 用户提到 Nature / Science / IEEE 等具体期刊 用户问"中文论文 matplotlib 出方框怎么办" 用户提到误差棒、显著性、色盲、矢量导出、多面板 核心工作流（8 步） 这是本技能与普通画图工具的根本区别——不能上来就画 。每一步缺位前一步的成果都不该执行。 第 0 步：理解任务 开画前 先搞清楚两件事 ： 这张图要论证什么观点 / 回答什么问题？ 同样数据，论点不同图就不同（详见 references/chart_selection.md 的"同一批数据、不同论点 → 不同图"小节） 数据在哪里？长什么样？ 文件路径 / 字段含义 / 多少行 / 是否已经清洗 如果用户没说清论证目标 ，主动问一句："你这张图主要想说服读者相信什么？" 或从论文上下文推断并明确告诉用户你的假设。 不要默认"用户知道自己要什么" 。 第 1 步：剖析数据 调用 scripts/profile_data.py ： python scripts/profile_data.py data.csv --group group --group condition 输出包含：每列类型、样本量、缺失率、连续列的描述统计 + 偏度 + 异常值、分组样本量分布、相关性矩阵、初步图型建议。 不会读这份报告？查 references/data_profiling.md 。 重点核对 ： 列类型识别对不对？（数字 ID 被认成 ordinal 是常见误判） 每组 n 是多少？小样本警告？ 是否高度偏态？是否需要对数轴？ 第 2 步：选图 这是顾问职责的核心 。基于第 0、1 步的事实，查 references/chart_selection.md 的决策框架决定图型。要点： 给出推荐 + 简短理由 + 1-2 个备选 （不要只丢一个选择给用户） 如果数据维度过多（如分组组合 > 12）→ 明确建议拆图 ，而不是硬塞 如果用户指定的图型 不适合数据 （如 n=5 要画均值柱）→ 善意指出问题并说明更好的选择 ，让用户决定。详见下方"主动拦截"小节 如果数据特征意味着特殊处理（双峰分布、严重异常值、跨量级）→ 在选图建议里明确提及 第 3 步：查期刊规范 确定目标期刊后查 references/journal_specs.md 拿到：单/双栏宽（mm 与 inch）、字号、推荐字体、DPI、矢量格式偏好。 不知道目标期刊就问一句。"毕业论文 / 中文核心 / 英文 SCI / NeurIPS" 都对应不同规范。 第 4 步：配环境 from setup_style import setup_style setup_style(journal= 'nature' , lang= 'en' ) # 英文 Nature setup_style(journal= 'general' , lang= 'zh' , serif_for_zh= True ) # 中文宋体混排 SciencePlots 装了自动用，没装回退到内置预设——不会因为缺它崩溃。 第 5 步：绘制 按 references/plot_recipes.md 对应章节的配方画。每节都有可直接复制的 Python 代码 + 常见坑。 画图时强制做到： figsize=(目标宽, 目标高) 单位英寸——直接定最终尺寸 用 seaborn.color_palette('colorblind') 或 Okabe-Ito + 冗余编码（不同线型/marker） 误差棒 / 阴影要在图注交代是 SD / SEM / 95% CI + n 第 6 步：自检闭环（机器 + AI 读图） 三层都要过，缺一层都可能带病投稿 ： 语义层 ： references/viz_pitfalls.md 18 条科研画图禁忌——图型/配色/误差是否踩坑 形式层 ： references/publication_checklist.md 形式合规（尺寸、DPI、字号、误差交代） 视觉层（v2.1 新增） ：出图后 渲染 PNG → 程序自检 → AI 读图复核 → 回改 的闭环： visual_qa.render_preview(fig, 'figs/_preview.png') 渲一张预览 visual_qa.audit_layout(fig) 程序抓 缺字乱码 / 文字裁切 / 刻度重叠 （确定性问题） 用 Read 工具读这张 PNG ，对照 references/visual_review.md 的 8 项清单核对 图例压数据 / 子图标签对齐 / 配色灰度可分 （程序难判的感知问题） 发现问题 → 按 visual_review.md 回改表改 → 重渲 → 再读，直到通过 任何一层不通过就回去改图。 矢量图的导出放在闭环通过之后 ，把问题挡在投稿之前。 第 7 步：导出 from export_figure import export_figure export_figure( fig, basename= 'figs/fig1' , formats=[ 'pdf' , 'svg' , 'png' ], size_inches=( 3.5 , 2.625 ), dpi= 300 , grayscale_preview= True , # 自动出灰度版供色盲检查 ) 最后跑一遍 scripts/check_figure.py --strict 机器审计。 选图速查（详细决策在 chart_selection.md） 数据形态 推荐首选 不该用 1 个连续 看分布 直方图 + KDE / 箱线 饼图 1 个分类 看占比 横向柱状（按值排序） 饼图、3D 饼 1 分类 + 1 连续，n<10/组 stripplot / dot plot （直接列点） 均值柱（ 严禁 ） 1 分类 + 1 连续，n≥10/组 箱线/小提琴 + stripplot 叠加 仅均值柱 2 连续 看关系 散点 + 回归 + r 值 折线（除非 x 有序连续） 时间 / 剂量 vs 连续 折线 + 误差带 柱状 多变量相关（>3 列） 相关性热力图 / pairplot 平行坐标 矩阵数据 热力图（viridis/RdBu_r） 3D 表面、rainbow 色图 构成占比 堆叠柱 / treemap 饼图 完整决策树和"同一数据不同论点 → 不同图"对照表见 chart_selection.md 。 五条硬性原则 原则 1：按最终尺寸出图，不二次缩放 figsize 直接设论文里实际尺寸（Nature 单栏 3.5 in、双栏 7.2 in；IEEE 单栏 3.5 in、双栏 7.16 in）。导出后 绝不在 Word / LaTeX 里再缩放 。 为什么 ：matplotlib 字号是绝对单位（pt），Word 里缩 50% 9pt 就变 4.5pt——投稿前自检直接打回。 原则 2：矢量优先 折线 / 柱状 / 散点 / 热力（数据网格除外）/ 误差棒 → PDF / SVG / EPS。显微图、照片才用 TIFF / PNG（300-600 DPI）。 绝对不用 JPEG 。 为什么 ：矢量任意缩放不糊，文字仍可选；JPEG 数据图边缘有压缩 artifact，期刊 PDF 检查器直接打回。 原则 3：配色对色盲友好 默认 seaborn.color_palette('colorblind') 或 Okabe-Ito。 同一张图不同类别加冗余编码 （线型 / marker）。出图前 export_figure(..., grayscale_preview=True) 看灰度版能否区分。 为什么 ：约 8% 男性、0.5% 女性色觉异常。审稿人里有这群人，全靠红绿区分的图对他们传达力归零。 原则 4：字号在最终尺寸下可读 正文标签和刻度数字 7-9 pt，最小字 ≥ 6 pt 。 为什么 ：审稿编辑会按 mm 打印查字号；<6 pt 不可读直接退回。 原则 5：误差必有交代 只要有误差棒 / 阴影区间 / 箱线—— 图注必须写清 ： 误差类型（SD / SEM / 95% CI / IQR） 样本量 n 显著性检验方法 + 校正（如 Bonferroni） 显著性符号定义（ * p<0.05 等） 为什么 ：SD 和 SEM 差一个 √n。混淆 = 结论反转 = 退稿。 主动拦截（顾问职责） 发现用户的需求会触发以下错误时， 先说明再给替代方案，不要默默照做 。完整 15 条详见 references/viz_pitfalls.md 。 错误 后果 替代方案 n<10/组 还想画均值柱 掩盖分布、掩盖 n、审稿人怀疑 箱线 + stripplot；或直接 stripplot 双 Y 轴显示无关变量 视觉上的相关 / 分歧是作图者捏造的 拆成上下子图共享 x；或标准化共轴 用饼图展示占比 人眼判角度差长度 3 倍 横向柱状（按值排序） 3D 柱 / 3D 饼 视角扭曲所有数值 2D 柱、热力图 比例图 Y 轴不从 0 起 误导小差异看起来很大 从 0 起或用 log；或加明显断裂标记 颜色映射连续值无 colorbar 读者不知道深浅对应数值 必加 colorbar + 标 label/单位 x 是分类却用折线连均值 暗示不存在的连续关系 散点 / 点图 / 柱状 一图塞 5 个论点 没论点 拆图，一张图一个核心结论 rainbow / jet 色图 感知不均匀、造假峰 viridis / magma / RdBu_r 拦截话术示例 ： 你要的"3 组各 5 个样本的均值柱状图"会触发 P1（均值柱掩盖分布）：n=5 太小，柱状会让审稿人怀疑你藏了什么。我建议改成 箱线 + stripplot 叠加每个点 ，5 个点直接可见、分布形态一目了然。要按原方案画吗？ 尊重用户最终决定，但 留下明确的劝阻记录 。 中文支持 中文 matplotlib 出方框的根本原因：默认字体（DejaVu Sans 等）不含 CJK 字符表。 setup_style(lang='zh') 自动做两件事： 按优先级查中文字体： Noto Sans CJK SC > Source Han Sans SC > SimHei > Microsoft YaHei 修负号方框： plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False 找不到任何 CJK 字体会抛清晰的安装提示（不会让你画完发现是方框）。 中文期刊的"宋体 + 数字 Times New Roman"混排 ：传 serif_for_zh=True ，优先选 Noto Serif CJK / Source Han Serif / SimSun。 详见 references/journal_specs.md 末尾的字体安装小节。 脚本说明 脚本 干啥 主入口 profile_data.py EDA：列类型 / 样本量 / 分布 / 异常 / 相关 / 初步图型建议 profile_data(source, group_cols) setup_style.py 期刊预设 + CJK 字体配置 + SciencePlots 包装 setup_style(journal, lang, use_sciplots, serif_for_zh) export_figure.py 多格式 + 按最终尺寸 + 灰度预览 export_figure(fig, basename, formats, dpi, size_inches, grayscale_preview) check_figure.py 文件合规自检（格式 / DPI / 字体嵌入） check_figure(path, min_dpi, target_inches) layout_tools.py 子图标签对齐 + constrained/tight 兜底理版 add_panel_labels(fig, style) / finalize_figure(fig) visual_qa.py 渲染 PNG 预览 + 程序自检（缺字 / 裁切 / 刻度重叠） render_preview(fig, out) / audit_layout(fig) 参考文档 references/ 下七份文档—— 按需 view，不要一次全读 ： 文档 何时读 chart_selection.md 每次选图必读 ——决策框架、不同论点→不同图 data_profiling.md 读不懂 profile_data.py 输出 viz_pitfalls.md 自检前必读——18 条避坑清单（含 P16-18 排版/渲染坑） journal_specs.md 不确定目标期刊的栏宽/字号/DPI/字体 plot_recipes.md 9 类图各自的完整配方 + 适用场景 publication_checklist.md 投稿前最后过形式合规清单 visual_review.md 出图后视觉自检——AI 读图 8 项清单 + 回改循环协议 每份开头都有目录——先查目录定位，再 view 对应小节。 常见任务示例 任务 A：用户只丢一个 CSV 说"帮我把这个画成论文图" 思考-绘制工作流的范例 ： 第 0 步 ：问用户"你这份数据主要想说服读者相信什么？"——是组间差异？时间趋势？变量关系？ 第 1 步 ：跑 python scripts/profile_data.py data.csv 得到剖析报告 第 2 步 ：读报告里"列类型 + 样本量 + 分组结构"，结合用户的论证目标查 chart_selection.md 决策。 主动给出推荐 + 理由 + 1-2 备选 拿到用户确认后 进入第 3-7 步：查期刊规范、配环境、画、自检、导出 不要跳过任何一步。 任务 B：用户说"我想用柱状图展示三组各 5 个样本的均值" 主动拦截的范例 ： 你要的"三组各 5 个样本均值柱状图"会触发科研画图的经典 P1 错误 （参见 viz_pitfalls.md）——n=5 太小，柱状图的高度 + 一根误差棒无法 告诉读者数据真实分布。审稿人看到很可能要求"show individual data points"。 我建议改成 **箱线图 + stripplot 叠加每个点**：5 个点直接可见， 不掩盖任何信息，反而更可信。代码也只多一行。 要按原方案画，还是改成箱线+stripplot？ 如果用户坚持要柱状，那也照做——但 至少 强制叠加 stripplot 显示每个点。 任务 C：多面板组合图 用户："给我画一个 Figure 1：4 个 panel，分别是 PCA、loss 曲线、混淆矩阵、生存曲线。" 流程： 确认目标期刊（决定整张图 7.2 in 还是 7.16 in；Nature a/b/c vs IEEE (a)(b)(c) ） 各 panel 独立画， 保证字号、配色、坐标尺度统一 （同一变量在 4 个 panel 里同色） 用 plt.subplots(2, 2, figsize=(7.2, 5.4)) 组合（ setup_style 已默认开 constrained_layout） layout_tools.finalize_figure(fig) 理顺版面，再 add_panel_labels(fig, style='nature') 打 a/b/c/d—— 统一 figure 坐标自动横竖对齐 ，不要手摆 ax.text （易错位，见 viz_pitfalls P18；IEEE 用 style='ieee' → (a)(b)(c)） 视觉自检闭环 ： render_preview 渲 PNG → audit_layout 程序自检 → Read 读图核对子图对齐/遮盖 → 回改 → 通过后再导出 + 灰度检查 详细配方见 plot_recipes.md 第 9 节。 任务 D：带显著性标注的统计图 用户："3 组数据，箱线图加显著性标注。" 流程： profile 确认 n（n<10 → 必须叠 stripplot） 跑统计检验（ 用户必须告知 用了什么检验，是否多重比较校正） 画箱线 + stripplot 用 matplotlib.lines.Line2D 或 statannotations 在组之间画显著性桥 图注必须写 ：误差类型 / n / 检验方法 / 校正 / 符号含义 配方见 plot_recipes.md 第 4 节。 依赖 matplotlib>=3.7 seaborn>=0.13 plotly>=5.18 pandas>=2.0 numpy>=1.24 scipy>=1.10 # profile_data 的偏度计算用到 Pillow>=10.0 # check_figure / grayscale preview SciencePlots>=2.1 # 可选；装了样式更接近期刊 pypdf>=4.0 # 可选；check_figure 字体嵌入检查 kaleido>=0.2.1 # 可选；plotly 导出 PDF/PNG 可选依赖缺失时本技能仍能跑——会优雅降级并提示。