科研配图向导

科研论文配图常卡在两个点：一是不知道该用折线、散点、箱线图还是热力图；二是画出来的图不符合期刊对字体、线宽、误差棒、色盲友好性和组图比例的要求。这个技能面向科研可视化前期决策，重点不是替代 Origin 或 Illustrator，而是在数据到代码之间做规范化。

核心工作流

技能会先确认输出模式：成品、模板或半成品。成品模式适合提供真实数据后直接生成可运行代码；模板模式只给代码骨架、占位符和样式参数；半成品模式则填入部分数据并标注待改参数。随后根据数据关系选择图型：趋势变化用折线图，连续变量关系用散点图和回归线，多组均值比较用柱状、箱线或小提琴图，矩阵相关用热力图，机制流程用示意图。

输出与边界

回答通常包含图型诊断、数据准备、matplotlib 代码、样式参数和后续精修建议。它会强调字体大小、线宽、DPI、误差棒、坐标轴范围和子图对齐。该技能适合实验曲线、均值比较、相关性分析和论文组图；不适用于出版级矢量精修、复杂 3D 建模或 Blender、Mayavi 类渲染。若数据量较大，需要建议降采样、分箱或改用 hexbin。