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plot-from-data

plot-from-data

github.com/trae1oung数据与数据库91965 次安装27 周前更新
代码仓库

关于 plot-from-data

Plot From Data 是一项将用户数据填入论文风格图表模板的技能，适用于需要生成科研图表的用户。它提供柱状图、折线图、散点图和雷达图脚本，输出 300 dpi PNG。

主要功能

  1. 01提供八种图表样式模板
  2. 02支持柱状图、折线图、散点图与雷达图
  3. 03通过替换脚本数据区填入数据
  4. 04参考文档列出精确样式参数
  5. 05输出 300 dpi PNG

适用场景

  1. 01绘制基线与方法的配对比较
  2. 02展示消融实验或训练曲线
  3. 03呈现 t-SNE 聚类结果
  4. 04对比多个方法的多维指标

安装

复制下面的命令，在终端中运行。

$npx skills add https://github.com/trae1oung/paper-plot-skills --skill plot-from-data

安装后在 Claude Code 中输入/plot-from-data确认已加载。

包含的文件

除 SKILL.md 外，安装时一起下载的参考资料和脚本。

agents/
openai.yaml
references/
bar_grouped_hatch.md
bar_paired_delta.md
line_confidence_band.md
line_loss_with_inset.md
line_training_curve.md
radar_dual_series.md
scatter_broken_axis.md
scatter_tsne_cluster.md
scripts/
bar_memevolve.py
bar_spice.py
line_aime.py
line_loss_inset.py
line_selfdistill.py
radar_dora.py
scatter_break.py
scatter_tsne.py

详细介绍

来自项目 README

Plot From Data

Generate a paper-quality figure by picking a style template and filling it with user data. All outputs are dpi=300 PNG.

Available Styles

StyleTypeScript适用场景
bar_paired_delta柱状图scripts/bar_memevolve.pyBaseline vs method 配对对比 + 增益箭头
bar_grouped_hatch柱状图scripts/bar_spice.py多方法消融，主方法斜线填充，柱顶数值
line_confidence_band折线图scripts/line_selfdistill.py带置信区间的训练曲线
line_training_curve折线图scripts/line_aime.py垂直断点线 + 水平参考线
line_loss_with_inset折线图scripts/line_loss_inset.pyL 形 spine + 局部放大 inset
scatter_tsne_cluster散点图scripts/scatter_tsne.pyt-SNE 聚类 + 注释框
scatter_broken_axis散点图scripts/scatter_break.py折断 X 轴，多 marker 系列
radar_dual_series雷达图scripts/radar_dora.py双方法多维对比，正八边形网格

Workflow

1. 确认用户的图类型和数据
2. 选择对应 style（如不确定，询问用户或根据数据形状推断）
3. 读取对应 references/<style_name>.md 获取精确参数
4. 复制对应 scripts/<script>.py，替换数据区（脚本顶部有清晰注释标注数据区）
5. 运行：python3 scripts/<script>.py
6. 检查输出，必要时微调颜色/标签/字号

Data Substitution Tips

每个 repro 脚本的数据区在文件顶部，通常是 np.array(...) 或字典。替换规则：

  • 保持数组维度和类型不变
  • 若类别数变化（如从 4 组改为 6 组），同步调整颜色列表和宽度计算
  • x 轴标签、图例标签直接修改对应字符串列表

Detailed Style Parameters

Read the corresponding file in references/ for exact rcParams, colors, font sizes, spine settings, and tick directions before generating:

  • Bar: references/bar_paired_delta.md, references/bar_grouped_hatch.md
  • Line: references/line_confidence_band.md, references/line_training_curve.md, references/line_loss_with_inset.md
  • Scatter: references/scatter_tsne_cluster.md, references/scatter_broken_axis.md
  • Radar: references/radar_dual_series.md

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