用途：在本地环境中用 matplotlib 与 seaborn 制作出版级科学图表，适用于论文与演示图、探索性数据分析、基因表达与质控指标可视化，以及多面板组合图。
主要能力：支持散点图、折线图（多系列）、箱线图、小提琴图、热图、带误差棒的柱状图、密度散点图、UMAP/tSNE 聚类图、基因表达点图、火山图等；可自定义配色与字体、导出高分辨率图片。
使用方式：先导入依赖，例如 import matplotlib.pyplot as plt、import seaborn as sns、import pandas as pd、import numpy as np，并用 plt.rcParams 设置 DPI 与字号；随后创建 fig, ax 绘图，调用 plt.tight_layout() 后以 plt.savefig('plot.png', dpi=300, bbox_inches='tight') 保存。多面板图可用 gridspec.GridSpec 布局。
适用场景：论文组图、演示文稿、质控指标分布、聚类投影、差异表达结果展示。
限制：资料未提供安装命令、收费方式与具体运行环境要求；技能在智能体沙盒中本地执行，需自备数据与 Python 绘图库；生成大量图时应调用 plt.close() 释放内存。