工作流
从表格数据到论文图表
先保证数据结构和图表准确，再用可选指令优化标签、配色、重点和期刊风格。
上传或粘贴数据
支持 CSV、TSV、TXT、Excel 或带清晰表头的粘贴表格。
选择图表类型
根据数据选择箱线图、火山图、热图等合适图表。
用 AI 继续优化
先保持图表准确，再通过指令优化视觉表现和论文风格。
图表生成器
常见科研图表的专门工具
如果你已经知道要做哪种图，可以直接进入对应生成器；不确定时可以从完整可视化工作台开始。
柱状图生成器
生成分组或堆叠柱状图，包含清晰标签和科研安全配色。
折线图生成器
绘制趋势、时间序列、剂量反应和多组比较线。
散点图生成器
展示变量关系、聚类、相关性和带标注的数据点。
箱线图生成器
生成分组箱线图，包含中位数、须、离群点和样本结构。
小提琴图生成器
用密度形状展示分布和组间差异。
火山图生成器
用阈值线和标签突出显著基因、蛋白或特征。
热图生成器
生成表达矩阵、相关性、聚类和组学总结热图。
森林图生成器
展示效应量、置信区间和研究层面的 meta 分析结果。
回归图生成器
绘制回归线、置信区间、趋势和数据标签。
直方图生成器
用清晰分箱和频数标签展示数值分布。
误差棒图生成器
用清晰的误差范围和标签比较各组均值。
时间序列图生成器
用标记和事件注释展示测量值随时间的变化。
波特图生成器
用对数频率轴展示幅值和相位响应。
点图生成器
用清晰易读的标记比较排序或分组数值。
相关性热图生成器
把数值变量生成带聚类的 Pearson 或 Spearman 相关性热图。
剂量反应曲线生成器
拟合四参数 Logistic 曲线，并给出 EC50 或 IC50 值。
Bland-Altman 图生成器
比较两种测量方法的偏差和 95% 一致性界限。
堆叠柱状图生成器
用绝对值或 100% 堆叠柱展示部分与整体的构成。
Kaplan-Meier 生存曲线生成器
绘制带删失标记、中位生存期和风险人数的生存曲线。
ROC 曲线生成器
根据标签和预测得分，为诊断模型计算 ROC 曲线和 AUC。
PCA 主成分分析图生成器
将高维样本投影到 PC1 和 PC2，并标出方差解释率。
雷达图生成器
在统一的径向刻度上比较各组的多指标表现。
曼哈顿图生成器
按染色体绘制 GWAS p 值，并标出显著性阈值线。
云雨图生成器
在一张分布图中组合半小提琴图、箱线图和原始数据点。
桑基图生成器
根据来源、目标和数值三列数据，可视化各阶段之间的流向。
气泡图生成器
用 x、y 和气泡大小表示三个变量，可选分组。
投稿检查
让图表更容易投稿和解释
好的科研图表首先要准确，其次才是可读、标签清晰，并且与整张 figure 风格一致。
清晰坐标轴
写清单位、分组名称和足够背景信息，让非本实验室读者也能理解。
色盲友好配色
使用在打印和演示中都能保持可读性的对比和配色。
适合 SVG 输出
先生成干净图表，再组合成多面板 figure 或科研海报。
可选 AI 优化
图表准确后，可以继续用指令优化布局、重点和论文风格。
常见问题
科研数据可视化常见问题
这里解释 SciFigure AI 如何处理科研图表生成工作流。
可以上传自己的科研数据吗？
可以。可视化工作台支持常见表格文件和粘贴表格，并根据数据生成图表预览。
应该从 /sci-vis 开始还是用专门图表生成器？
如果想比较不同图表类型，从 /sci-vis 开始。如果已经确定要做箱线图、热图、火山图等，可以直接用对应生成器。
这些图表可以用于论文吗？
目标是生成清晰、可发表的静态图表，包含可读标签、安全配色和可选 AI 优化。