Навыки matplotlib
📊

matplotlib

Безопасно ⚙️ Внешние команды🌐 Доступ к сети📁 Доступ к файловой системе

Создание готовых к публикации графиков с помощью matplotlib

Также доступно от: davila7

Matplotlib обеспечивает полный контроль над каждым визуальным элементом для создания графиков публикационного качества. Освойте как интерфейс pyplot, так и объектно-ориентированный интерфейс для построения любых типов диаграмм — от простых линейных графиков до сложных многопанельных научных визуализаций.

Поддерживает: Claude Codex Code(CC)
🥈 77 Серебро
1

Скачать ZIP навыка

2

Загрузить в Claude

Перейдите в Settings → Capabilities → Skills → Upload skill

3

Включите и начните использовать

Протестировать

Использование «matplotlib». Создайте точечную диаграмму, показывающую зависимость между ростом и весом с правильными метками

Ожидаемый результат:

  • Создана точечная диаграмма с ростом (см) по оси X и весом (кг) по оси Y
  • Добавлена линия тренда, показывающая коэффициент корреляции
  • Включены метки осей: Рост (см) и Вес (кг)
  • Установлен заголовок: Зависимость роста от веса
  • Применена цветовая схема, дружелюбная для дальтоников
  • Сохранено как высокоразрешенный PNG (300 DPI) для публикации

Использование «matplotlib». Создайте многопанельный рисунок 2x2, показывающий тренды продаж, распределение продуктов, региональное сравнение и месячный рост

Ожидаемый результат:

  • Создан рисунок с 4 подграфиками в макете 2x2
  • Слева сверху: Линейный график трендов продаж за 12 месяцев
  • Справа сверху: Круговая диаграмма распределения по категориям продуктов
  • Слева снизу: Столбчатая диаграмма сравнения региональной производительности
  • Справа снизу: Диаграмма с областями, показывающая месячные темпы роста
  • Применено согласованное оформление всех панелей с объединенной легендой

Аудит безопасности

Безопасно
v4 • 1/17/2026

All 552 static findings are FALSE POSITIVES. The 'Ruby/shell backtick execution' (494 locations) are Python code examples in markdown documentation. 'Weak cryptographic algorithm' flags are metadata hashes and configuration access. 'C2 keywords' is 'claude' model identifier in metadata. 'System reconnaissance' is matplotlib querying available styles. 'Certificate/key files' is style configuration file writing. No malicious code execution, credential exfiltration, or network abuse detected.

8
Просканировано файлов
3,468
Проанализировано строк
3
находки
4
Всего аудитов

Факторы риска

⚙️ Внешние команды (5)
references/api_reference.md:12 references/common_issues.md:9 references/plot_types.md:10 references/styling_guide.md:11 SKILL.md:41
🌐 Доступ к сети (1)
SKILL.md:355-358
📁 Доступ к файловой системе (1)
scripts/style_configurator.py:198
Проверено: claude Посмотреть историю аудитов →

Оценка качества

68
Архитектура
90
Сопровождаемость
87
Контент
30
Сообщество
100
Безопасность
91
Соответствие спецификации

Что вы можете построить

Создание графиков для публикации

Создавайте высококачественные графики для научных статей с правильной маркировкой, планками погрешности и многопанельными макетами

Исследование и визуализация наборов данных

Быстро стройте графики распределений данных, корреляций и трендов для понимания паттернов перед формальным анализом

Изучение основ визуализации данных

Освойте концепции построения графиков через практические примеры, охватывающие все основные типы диаграмм и техники настройки

Попробуйте эти промпты

Базовый линейный график 
Создайте линейный график моих данных с датами по оси X и значениями по оси Y. Добавьте правильные метки и сетку.
Многопанельный график 
Создайте макет подграфиков 2x2, показывающий гистограмму, точечную диаграмму, ящик с усами и столбчатую диаграмму моего набора данных
Оформление для публикации 
Примените оформление публикационного качества к моему графику: увеличьте размеры шрифтов, удалите верхнюю и правую границы, используйте подходящий DPI
Пользовательские аннотации 
Добавьте стрелки и текстовые аннотации для отметки максимального значения и важных событий на моем графике временного ряда

Лучшие практики

  • Всегда используйте объектно-ориентированный интерфейс (fig, ax = plt.subplots()) для лучшего контроля и удобства сопровождения
  • Устанавливайте размер рисунка и DPI соответствующим образом для вашего носителя вывода (300 DPI для печати, 150 DPI для веба)
  • Используйте constrained_layout=True или tight_layout() для предотвращения перекрытия элементов

Избегать

  • Избегайте использования интерфейса state machine pyplot для сложных графиков — это приводит к запутанному коду
  • Не используйте радужные/jet цветовые карты — они не являются перцептивно равномерными и могут искажать данные
  • Никогда не сохраняйте графики без bbox_inches='tight' — это оставляет лишние пробелы

Часто задаваемые вопросы

В чем разница между интерфейсами pyplot и объектно-ориентированным?
Pyplot — это стиль MATLAB с неявным состоянием, в то время как ОО-интерфейс дает явный контроль. Используйте ОО для производственного кода.
Как сохранить высококачественные графики для публикаций?
Используйте plt.savefig('figure.png', dpi=300, bbox_inches='tight') для печатного качества. Используйте PDF/SVG для векторной графики.
Почему метки моих подграфиков перекрываются?
Добавьте constrained_layout=True при создании подграфиков или вызовите fig.tight_layout() перед сохранением.
Какую цветовую карту мне использовать?
Используйте viridis/plasma для последовательных данных, coolwarm для расходящихся данных и tab10 для категориальных данных.
Как создать график, дружелюбный для дальтоников?
Используйте цветовые карты, такие как viridis или cividis, и добавляйте паттерны или штриховку к столбцам помимо цветов.
Могу ли я использовать matplotlib в Jupyter notebook?
Да, используйте %matplotlib inline для статических графиков или %matplotlib widget для интерактивных графиков в Jupyter.

Сведения для разработчиков

Автор

K-Dense-AI

Лицензия

https://github.com/matplotlib/matplotlib/tree/main/LICENSE

Репозиторий

https://github.com/K-Dense-AI/claude-scientific-skills/tree/main/scientific-skills/matplotlib

Ссылка

main

Структура файлов

📁 references/

📄 api_reference.md

📄 common_issues.md

📄 plot_types.md

📄 styling_guide.md

📁 scripts/

📄 plot_template.py

📄 style_configurator.py

📄 SKILL.md