科研出版级图表制作

技能文档

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name: aiskillstore-scientific-visualization
title: 科研出版级图表制作
description: 用 matplotlib/seaborn/plotly 制作期刊投稿级科研图表。支持多分面布局、误差线、显著性标注、色盲安全配色，可按 Nature/Science/Cell 等期刊规格导出 PDF/EPS/TIFF。当用户需要制作论文图表、出版级数据图、按期刊要求导出图片、修改图表达到投稿标准、色盲友好可视化时触发。
category: 学术研究
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# 科研出版级图表制作

把数据变成清晰、准确、可直接投稿的科研图表：多分面布局、误差线、显著性标注、色盲安全配色，按期刊规格导出 PDF/EPS/TIFF。

## 技能工作流

### 步骤1：明确图表目标

确认目标期刊、图型（折线/柱状/热图/多分面等）与要呈现的数据。期刊规格查询 [references/journal_requirements.md](references/journal_requirements.md)。

### 步骤2：套用出版级配置

基础配置见 [references/matplotlib_examples.md](references/matplotlib_examples.md) 的「环境与配置」，或直接用内置脚本：

```python
from style_presets import apply_publication_style
apply_publication_style('default')

# 或按期刊一键配置
from style_presets import configure_for_journal
configure_for_journal('nature', figure_width='single')
```

也可直接加载样式文件：`plt.style.use('assets/nature.mplstyle')`。

### 步骤3：绘制图表

遵循五大核心原则（详见 [references/publication_guidelines.md](references/publication_guidelines.md)）：

1. **分辨率与格式**：位图 300–600 DPI；线稿 600–1200 DPI 或矢量；图表首选 PDF/EPS/SVG，切勿用 JPEG
2. **色盲安全配色**：首选 Okabe-Ito 调色板（见 [references/color_palettes.md](references/color_palettes.md)）；热图用感知均匀色图（viridis/cividis），禁用 jet
3. **排版文字**：无衬线字体，最终印刷尺寸下轴标签 7–9 pt，注明单位
4. **图面尺寸**：按期刊栏宽制图（Nature 单栏 89 mm、Science 55 mm、Cell 85 mm）
5. **多分面规范**：粗体分面标签 A/B/C，风格统一、边缘对齐

统计图表优先用 seaborn，完整用法见 [references/seaborn_guide.md](references/seaborn_guide.md)；matplotlib 十个完整示例见 [references/matplotlib_examples.md](references/matplotlib_examples.md)。

### 步骤4：核验合规

按 [references/publication_guidelines.md](references/publication_guidelines.md) 的检查清单逐项核验：

- 分辨率、格式、尺寸符合期刊要求
- 灰度下可解读、色盲友好
- 文字在最终尺寸可读、轴标签含单位
- 误差线齐全且在图注定义类型（SD/SEM/CI）
- 样本量 n、显著性标记（*/**/***) 齐备

尺寸校验：

```python
from figure_export import check_figure_size
check_figure_size(fig, journal='nature')
```

### 步骤5：按期刊规格导出

```python
from figure_export import save_publication_figure
save_publication_figure(fig, 'figure1', formats=['pdf', 'png'], dpi=300)

# 或按期刊规格自动导出
from figure_export import save_for_journal
save_for_journal(fig, 'figure1', journal='nature', figure_type='line_art')
```

Plotly 交互图导出：`fig.write_image('figure.png', scale=3)`（scale=3 ≈ 300 DPI）。

## 常见任务速查

| 任务 | 关键步骤 |
|------|---------|
| 出版级折线图 | 套样式 → 定尺寸 → 色盲安全色 → 误差线 → 轴标签含单位 → 去上右边框 → 矢量导出 |
| 多分面图 | GridSpec 布局 → 风格统一 → 加粗标签 A/B/C → 对齐 → 校验文字可读 |
| 热图 | 感知均匀色图 → 带标签色条 → 发散数据用 RdBu_r/PuOr 居中 → 灰度验证 |
| 修改不合规图表 | 按「核验合规」清单逐项排查修复 |
| 色盲友好图 | Okabe-Ito 配色 + 冗余编码（线型/标记）+ 灰度兼容 |

## 内置资源

### 脚本（scripts/）

- **figure_export.py**：`save_publication_figure()` 多格式导出、`save_for_journal()` 按期刊规格导出、`check_figure_size()` 尺寸校验
- **style_presets.py**：`apply_publication_style()` 预设样式（default/nature/science/cell）、`set_color_palette()` 快速切换配色、`configure_for_journal()` 一键期刊配置

### 资源文件（assets/）

- **color_palettes.py**：全部推荐配色的 Python 常量与 `apply_palette()` 辅助函数
- **样式文件**：`publication.mplstyle`（通用出版）、`nature.mplstyle`（Nature 规格）、`presentation.mplstyle`（海报/幻灯片大字号）

### 参考文档（references/）

- [publication_guidelines.md](references/publication_guidelines.md)：完整最佳实践与提交前检查清单
- [color_palettes.md](references/color_palettes.md)：色盲友好配色规范与 RGB 值
- [journal_requirements.md](references/journal_requirements.md)：各出版商技术规格速查表
- [matplotlib_examples.md](references/matplotlib_examples.md)：十个完整可运行示例
- [seaborn_guide.md](references/seaborn_guide.md)：seaborn 出版级图表完整指南

## 常见错误

1. 字号过小，最终印刷尺寸不可读
2. 图表用 JPEG（会产生伪影）
3. 红绿配色（约 8% 男性无法分辨）
4. 分辨率不足导致像素化
5. 轴标签缺单位
6. 3D 效果（扭曲感知，完全避免）
7. 图表垃圾（多余网格、装饰）
8. 截断坐标轴（柱状图必须从零开始，除非有科学依据）
9. 同一稿件图表风格不一致
10. 无误差线

## 提交前最终清单

- [ ] 分辨率达到期刊要求（300+ DPI）
- [ ] 格式正确（图表矢量、图像 TIFF）
- [ ] 尺寸符合期刊规格
- [ ] 所有文字最终尺寸可读（≥6 pt）
- [ ] 配色色盲友好
- [ ] 灰度可解读
- [ ] 轴标签含单位
- [ ] 误差线齐全且图注定义
- [ ] 分面标签一致
- [ ] 无图表垃圾与 3D 效果
- [ ] 字体全文一致
- [ ] 显著性标注清晰
- [ ] 图例完整

使用说明

# 科研出版级图表制作

用 matplotlib/seaborn/plotly 制作期刊投稿级科研图表，按 Nature/Science/Cell 等期刊规格导出。

## 能做什么

- 出版级配置一键套用（含 Nature/Science/Cell 预设样式）
- 多分面布局、误差线、显著性标注、色盲安全配色
- 按期刊栏宽与 DPI 规格自动导出 PDF/EPS/TIFF/PNG
- 尺寸合规校验、提交前检查清单
- 附十个完整 matplotlib 示例与 seaborn 完整指南

## 何时使用

- 制作论文/投稿图表
- 按期刊技术要求导出与整改图表
- 把现有图表提升到投稿标准
- 需要色盲友好、灰度兼容的可视化

## 快速上手

```python
from style_presets import apply_publication_style
apply_publication_style('default')
# ... 正常绘图 ...
from figure_export import save_for_journal
save_for_journal(fig, 'figure1', journal='nature', figure_type='line_art')
```

也可以直接说：「帮我把这张图改成 Nature 投稿规格」。

## 目录结构

- `SKILL.md`：制作工作流与核心规范
- `scripts/`：导出与样式辅助脚本
- `assets/`：配色常量与 matplotlib 样式文件
- `references/`：规范指南、期刊要求、示例代码

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