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# 科学可视化 ## 概述 科学可视化将数据转化为清晰、准确的出版级图表。使用 matplotlib、seaborn 和 plotly 创建包含多面板布局、误差线、显著性标记和色盲友好配色的图表，并导出为 PDF/EPS/TIFF 格式以供论文使用。 ## 何时使用此技能 当需要进行以下操作时使用此技能： - 为科学论文创建图表或可视化内容 - 准备投稿至学术期刊（如 Nature, Science, Cell, PLOS 等）的插图 - 确保图表对色盲用户友好且易于访问 - 制作具有统一风格的多面板图表 - 以正确的分辨率和格式导出图表 - 遵循特定的出版指南 - 改进现有图表以符合出版标准 - 创建在彩色和灰度下均能正常显示的图表 ## 快速入门指南 ### 基础出版级图表 python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 应用出版风格 (来自 scripts/style_presets.py) from style_presets import apply_publication_style apply_publication_style('default') # 创建合适尺寸的图表 (单栏 = 3.5 英寸) fig, ax = plt.subplots(figsize=(3.5, 2.5)) # 绘制数据 x = np.linspace(0, 10, 100) ax.plot(x, np.sin(x), label='sin(x)') ax.plot(x, np.cos(x), label='cos(x)') # 正确的标签及单位 ax.set_xlabel('Time (seconds)') ax.set_ylabel('Amplitude (mV)') ax.legend(frameon=False) # 移除不必要的边框 ax.spines['top'].set_visible(False) ax.spines['right'].set_visible(False) # 以出版格式保存 (来自 scripts/figure_export.py) from figure_export import save_publication_figure save_publication_figure(fig, 'figure1', formats=['pdf', 'png'], dpi=300) ### 使用预配置风格 使用 `assets/` 中的 matplotlib 样式文件应用特定期刊的风格： python import matplotlib.pyplot as plt # 选项 1: 直接使用样式文件 plt.style.use('assets/nature.mplstyle') # 选项 2: 使用 style_presets.py 辅助工具 from style_presets import configure_for_journal configure_for_journal('nature', figure_width='single') # 现在创建图表 - 它们将自动匹配 Nature 的规格 fig, ax = plt.subplots() # ... 你的绘图代码 ... ### Seaborn 快速入门 对于统计图表，使用带有出版风格的 seaborn： python import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt from style_presets import apply_publication_style # 应用出版风格