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搜索绘图，共找到 13 条记录

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Ideogram图像生成API迁移指南

ideogram-migration-deep-dive

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本指南为开发者提供了从DALL-E、Midjourney或Stable Diffusion等其他AI绘图平台，迁移到Ideogram平台的全面技术手册。内容涵盖了API参数映射、架构适配器模式以及代码实现，指导您进行平稳、渐进且功能完善的系统升级。

Python交互式可视化绘图库

sickn33/antigravity-awesome-skills

Plotly是一个功能强大的Python绘图库，用于创建高度互动、可发布质量的可视化图表。它支持超过40种图表类型，涵盖散点图、热力图、K线图、地理地图等。非常适合构建复杂的交互式仪表板、进行深度探索性数据分析，或制作富含悬停、缩放等功能的网络演示。

Napkin 可视化白板协作

github/awesome-copilot

Napkin 为 Copilot CLI 提供浏览器白板，让律师、产品经理等通过绘图和便签表达想法，Copilot 读取截图与 JSON 内容，回馈分析、建议与后续步骤。

MATLAB 与 GNU Octave 工作流

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

用于设计、审查、迁移并安全规划 MATLAB 或 GNU Octave 数值工作流，涵盖数组、表格与时间数据、函数、测试、工程、绘图、MAT 文件及 Python 互操作，并强调产品许可与执行安全边界。

Scanpy 单细胞分析工具

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

Scanpy 是一个可扩展的 Python 工具包，用于单细胞 RNA 测序数据分析。涵盖质量控制、标准化、降维、聚类和可视化。支持将 R 格式转换为 h5ad，并提供现成的 CLI 脚本实现端到端工作流，适用于探索性分析和高质量绘图。

Seaborn 统计可视化库

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

Seaborn 是一个基于 Matplotlib 的 Python 统计可视化库，与 Pandas 深度集成。它提供面向数据集的绘图功能，支持创建出版级质量的统计图形，如箱线图、小提琴图和热力图。适用于探索性数据分析、多变量分析及复杂多面板图表，具有美观的默认样式和统计感知能力。

结果数据绘图成PDF

paper-plot-stub

opensquilla/opensquilla

该工具用于读取包含x轴和两条结果曲线（基线和模型自身）的CSV文件。它使用matplotlib库生成双线图，并将结果图表保存为PDF格式。适合用于科学论文的结果展示和对比分析。

手绘线框草图

wireframe-sketch

nexu-io/html-anything

这是一个用于概念设计和早期探索阶段的线框图模板。它模拟了在白板上用手绘和标记的方式进行草图，包含网格背景、便签和手绘图表，适用于初期的用户体验（UX）和界面设计（UI）构想。

竞品基准评分方法论

benchmark-methodology

将分层竞品集合按九个加权维度进行1-5分制评分，结合张力轴绘图与证据锚定档案卡，产出可比较、可辩护的竞争基准分析。

计算机辅助验证实验评估指南

cav-experiments

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南为计算机辅助验证（CAV）研究人员提供一套严谨的实验评估框架。它详细指导如何构建公平、可重复的基准测试，包括使用标准数据集、设定资源限制、进行可靠性交叉检查，并采用专业的绘图和报告格式，确保实验证据与研究声明相匹配，从而提高研究的可信度和学术价值。

机器学习理论论文数值展示规范

colt-experiments

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南为撰写理论机器学习论文（如COLT）的作者提供关于数值内容纳入和设计的详细规范。核心原则是：数值展示必须服务于理论证明，用于可视化已证明的边界、相变或模型分离，而非替代理论推导。强调了绘图的严谨性、报告变异性以及学术诚信。

Seaborn统计可视化库

sickn33/antigravity-awesome-skills

Seaborn是一个高级的Python可视化库，专注于生成高质量的统计图表。它允许用户直接使用Pandas DataFrame进行数据导向的绘图，轻松实现多元分析、各种分布图、关系图等复杂统计图，无需编写复杂的底层代码，是数据分析领域的强大工具。

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