# 科研可视化工具

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从数据剖析到出版级成图的完整可视化工具。先做数据剖析（列类型/样本量/分布/异常值/分组结构/相关性）， 再结合论证目标推荐图型，主动拦截科研画图经典错误，产出 Nature / Science / IEEE / Elsevier / PNAS / 中文核心期刊级别的成图。覆盖数据 EDA、图表契约、选图决策、出版级绘制、程序自检 + AI 读图闭环、多格式 导出和文件审计。数学建模场景额外支持三类图体系（原始数据/过程/结果）、子问题覆盖检查和建模流程图规范。 当用户涉及论文配图、科研画图、数据可视化、选图、期刊投稿图、figure、出版级图表、matplotlib、seaborn、 plotly、误差棒、显著性标注、色盲安全配色、矢量图导出、中文论文图表、多面板时使用。

- Page: https://ss33.ai/skills/xiaomacoltai/skill-58195011646
- Publisher: xiaomacoltai
- Category: [Data & Analytics](https://ss33.ai/skills/category/data-and-analytics-m1r3i9) › [Analysis & BI](https://ss33.ai/skills/category/data-and-analytics-m1r3i9/analysis-and-bi-b2nit8)
- Source: https://github.com/xiaomacoltai/math-modeling-skill/blob/1b99196ed704ccb0f5c0ccd8cb455c774ad1e23c/dsh-plugin/math-modeling-agent/skills/math-modeling/tools/figure/SKILL.md

## Skill

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