paper-plot

用途

Paper Plot 用于产出论文质量的 matplotlib 图，方式有两种：一是用预置样式填充自己的数据，二是复现上传的论文图。所有输出均为 dpi=300 的 PNG。

使用前需注意：下文中的 <skill-dir> 指本 skill 所在目录，应替换为 skill 加载时告知的绝对路径。在 Windows 上读写 UTF-8 时，运行脚本前需加 PYTHONUTF8=1 前缀（详见 resources）。

选择模式

根据手头材料选择模式：

有数据 + 目标样式（或样式名）→ from-data，参考 references/modes/from-data.md
有一张待复现的论文图图片 → from-image，参考 references/modes/from-image.md

如果不确定哪种样式适合数据，from-data 说明了如何根据数据形态推断样式；from-image 说明了如何把图片匹配到某个样式，或从零构建。

样式目录（from-data）

样式	类型	脚本	适用场景
bar_paired_delta	柱状图	scripts/bar_memevolve.py	Baseline 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.py	L 形 spine + 局部放大 inset
scatter_tsne_cluster	散点图	scripts/scatter_tsne.py	t-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

每种样式的精确参数（rcParams、颜色、字号、spines、ticks）保存在 references/styles/<style>.md，生成前需先阅读对应文件。

运行脚本

# 默认输出到当前目录的默认文件名：
python <skill-dir>/scripts/<script>.py
# 或指定输出路径：
python <skill-dir>/scripts/<script>.py my_figure.png

每个脚本靠前位置内嵌了其数据（有清晰标记）——复制脚本、替换数据块，然后运行。输出路径由 argv[1] 指定（默认是工作目录下的 *_repro.png 名称）。line_selfdistill.py 会输出两张图（argv[1]、argv[2]）。

依赖与注意事项

需要 matplotlib、numpy。scatter_break.py 还需要 scipy；使用 usetex=True 的样式（bar_grouped_hatch、line_confidence_band、line_loss_with_inset、scatter_tsne_cluster）需要可用的 LaTeX 安装——如果没有 LaTeX，可改为 text.usetex: False。

资源

模式：references/modes/from-data.md、references/modes/from-image.md
样式：references/styles/ —— 8 个参数文件
从零分析：references/reproduction_guide.md
脚本：scripts/ —— 8 个样式脚本 + classwise_iou_table.py（from-image 示例）
图库：assets/originals/ —— 10 张用于推导样式的论文图（供 from-image 匹配时作视觉参考）

其余信息（如各脚本的具体数据内容、样式文件的完整参数值、图库中每张图的来源与说明）暂未提供。

技能介绍

用途

选择模式

样式目录（from-data）

运行脚本

依赖与注意事项

资源