data-visualization

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description	数据可视化助手 - matplotlib/ggplot/Origin 绘图、科研配图规范、配色与美化
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数据可视化助手

帮你画好科研论文里的图：选对图表类型、用 matplotlib/ggplot2/Origin 出图、符合期刊投稿的分辨率与配色规范。

功能概述

• 图表选型：折线（趋势）、柱状（对比）、散点（相关）、箱线/小提琴（分布）、热力图（矩阵）、误差棒（不确定性）
• 代码生成：matplotlib（Python）、ggplot2（R）绘图代码
• 投稿规范：DPI（≥300/600）、矢量图（PDF/SVG）、字体（Arial/Times）、字号、图例位置
• 配色方案：色盲友好、连续/发散/分类型调色板、避免红绿混用
• 美化技巧：去掉冗余边框、合理留白、标注显著性、双 Y 轴

matplotlib 常用模板

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

fig, ax = plt.subplots(figsize=(5, 3.5), dpi=300)
x = np.linspace(0, 10, 100)
ax.plot(x, np.sin(x), label='Sin', linewidth=2)
ax.plot(x, np.cos(x), label='Cos', linewidth=2)
ax.set_xlabel('x'); ax.set_ylabel('Amplitude')
ax.legend(frameon=False)
ax.spines['top'].set_visible(False)
ax.spines['right'].set_visible(False)
plt.tight_layout()
plt.savefig('fig1.pdf', bbox_inches='tight')  # 矢量,投稿首选

图表类型决策

数据关系	推荐图
趋势/时序	折线图
类别对比	柱状图
分布	直方图/箱线图/小提琴图
相关	散点图（+拟合线）
构成	堆叠柱/饼图（少用）
高维	热力图/PCA 散点

投稿配图要点

• 分辨率：位图 ≥ 300 DPI（线图 600-1200），优先矢量 PDF/EPS/SVG
• 字号：图中文字与正文相当（8-12 pt），缩放后仍可读
• 线宽：≥ 1 pt，区分用线型/颜色而非仅颜色
• 配色：用 ColorBrewer / viridis 等感知均匀、色盲友好方案
• 图注：自包含，说明每个子图、符号、误差棒含义、统计方法

使用示例

我有三组方法的准确率数据，帮我画一个投稿用的柱状图（含误差棒和显著性标注）

这个折线图怎么改得更像顶刊风格？现在太丑了

ggplot2 里怎么做分面 + 主题美化，输出 PDF？

适用场景

• 论文/学位论文配图
• 组会/答辩 PPT 配图
• 实验结果可视化
• 数据探索性分析

不适用场景

• 交互式 web 图表（用 ECharts/Plotly）
• 3D 科普可视化（用专业软件）