과학적 시각화는 데이터를 명확하고 정확한 도표로 변환합니다. 이 스킬은 도표가 학술지 표준을 충족하면서 색맹을 포함한 모든 독자에게 접근 가능하도록 보장합니다.
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테스트해 보기
"scientific-visualization" 사용 중입니다. 출판용 준비가 된 오차 막대가 있는 대조군과 처리군을 비교하는 막대 그래프 생성
예상 결과:
- 85mm 단일 열 너비로 Nature 학술지 스타일 적용
- 색맹 안전 팔레트 Okabe-Ito 사용 (대조군 주황색 #E69F00, 처리군 파란색 #0072B2)
- 95% 신뢰 구간을 보여주는 오차 막대 추가
- 레이블에 Arial 8pt, 눈금 레이블에 6pt 글꼴 설정
- PDF(벡터)와 PNG(300 DPI) 형식으로 모두 저장
- 투명성을 위해 지터가 있는 개별 데이터 포인트 포함
"scientific-visualization" 사용 중입니다. 일관된 스타일을 가진 원고를 위한 2x2 다중 패널 도표 생성
예상 결과:
- 이중 열 출판을 위해 183mm 너비로 도표 구성
- 유연한 2x2 패널 레이아웃을 위해 GridSpec 사용
- 모든 패널에 걸쳐 일관된 Okabe-Ito 색상 적용
- 대문자로 굵은 패널 레이블(A, B, C, D) 추가
- 제출용 PDF와 발표용 PNG로 저장
- 깔끔한 외관을 위해 위쪽 및 오른쪽 테두리 제거
보안 감사
안전All 309 static findings are false positives. The scanner misidentifies hex color codes (#E69F00, etc.) as cryptographic hashes, markdown code blocks as shell execution, and configuration variables as certificate files. This is a legitimate scientific visualization library with matplotlib styling, color palettes, and figure export utilities. No actual security risks exist - the skill only manipulates local figure files and contains no network calls, external commands, or credential handling.
위험 요인
⚡ 스크립트 포함 (2)
📁 파일 시스템 액세스 (1)
품질 점수
만들 수 있는 것
학술지 품질 도표 생성
원고 및 보조금 신청서를 위해 특정 학술지 요구사항을 충족하는 출판용 도표 생성
과학적 시각화 배우기
논문 및 발표를 위해 명확하고 접근 가능한 도표를 생성하는 모범 사례 숙달
도표 생산 표준화
여러 프로젝트 및 팀에서 일관된 스타일로 도표 생성 자동화
이 프롬프트를 사용해 보세요
오차 막대와 함께 내 데이터로 출판용 품질의 선 그래프를 생성하고, 적절한 레이블과 단위를 추가하여 PDF로 저장하세요. 접근성을 위해 Okabe-Ito 색상 팔레트를 사용하세요.
서로 다른 실험 조건을 비교하는 4패널 도표(2x2 레이아웃)를 생성하세요. 패널에 A-D 레이블을 붙이고, 일관된 스타일을 사용하며, 도표가 Nature의 단일 열 너비에 맞는지 확인하세요.
세 가지 처리 그룹을 비교하는 상자 그래프를 생성하고 개별 데이터 포인트를 오버레이하세요. 유의성 마커를 추가하고 색맹에 안전한 색상을 사용하세요. 표본 크기를 포함하세요.
matplotlib을 Cell 학술지 요구사항으로 구성하고 적절한 컬러맵으로 히트맵을 생성하세요. 도표가 그들의 치수 및 글꼴 요구사항을 충족하는지 확인하세요.
모범 사례
- 색상 없이 접근성을 확인하기 위해 항상 회색조로 도표 테스트
- 도표 캡션에 표본 크기(n) 및 오차 막대 정의 포함
- 플롯에는 벡터 형식(PDF, EPS) 사용; 이미지만 TIFF 사용
피하기
- 과학 도표에 JPEG 형식 사용 금지 - 압축 아티팩트 발생
- 색맹 남성 8%에게 보이지 않는 빨간-초록색 조합 사용 금지
- 데이터 인식을 왜곡하는 불필요한 장식이나 3D 효과 사용 금지