Wissenschaftliche Visualisierung

Was macht Wissenschaftliche Visualisierung?

Erstellen Sie Abbildungen, die die wissenschaftliche Bedeutung bewahren, bevor sie das Erscheinungsbild optimieren. Trennen Sie universelle Prinzipien von veralteten Verlagsregeln, bewahren Sie Rohdaten und Transformationen, verwenden Sie Farbe redundant und überprüfen Sie die gelieferten Dateien, anstatt sich auf die Plot-Standardwerte zu verlassen.

Nicht verhandelbare Leitplanken

• Ändern, verstecken, erfinden oder selektiv verbessern Sie niemals Daten, um eine Abbildung zu verbessern.
• Bewahren Sie Rohdaten/-bilder, Ausschlüsse, Kennzeichnungen fehlender Werte, Analysecode, Normalisierung, Binning, Bildanpassungen und Zufalls-Seeds.
• Leiten Sie keine Anforderungen von Fachzeitschriften ab. Identifizieren Sie die genaue Zeitschrift, den Artikeltyp, den Abbildungstyp und die Einreichungsphase; überprüfen Sie die aktuellen offiziellen Richtlinien.
• Behaupten Sie nicht, dass eine Palette, ein DPI-Wert, ein Format oder ein automatisierter Bericht eine Abbildung barrierefrei oder zeitschriftenkonform macht.
• Verbinden Sie nicht stillschweigend fehlende Beobachtungen, unterdrücken Sie keine unbequemen Punkte, vergrößern Sie keine Bilder, als ob die Details zugenommen hätten, und stimmen Sie Achsen/Doppelachsen nicht ab, um eine Schlussfolgerung zu übertreiben.
• Behalten Sie interaktive und statische Ausgaben als getrennte Ergebnisse bei. Interaktives Hover ist kein Ersatz für Beschriftungen, Alternativtext, Tastaturzugriff, eine barrierefreie Datentabelle oder einen statischen Fallback.

Lesen Sie references/publication_guidelines.md für Prüfungen auf irreführende Kodierung und Integrität. Lesen Sie references/journal_requirements.md erst, nachdem das Ziel und die Phase bekannt sind.

Arbeitsablauf

1. Definieren Sie den Nachweis und das Ziel

Dokumentieren Sie:

• Zielgruppe und Medium: Manuskript, Web, Folie, Poster, Anhang;
• genauen Verlag/Zeitschrift, Artikeltyp, Einreichungsphase und angestrebte endgültige Breite;
• Semantik der Variablen, Einheiten, Stichproben-/Replikatstruktur, fehlende/zensierte Werte;
• Schätzer und Definition der Unsicherheit;
• Transformationen: Filtern, Aggregation, Normalisierung, Glättung, Bins, Bildverarbeitung;
• Pfade/Kennungen der Quelldaten und Herkunft der Ausgabe.

Wenn die Anforderungen nicht bekannt sind, erstellen Sie eine vorläufige allgemeine Abbildung und kennzeichnen Sie alle Verlagswahlmöglichkeiten als anhängig (Überprüfung ausstehend).

2. Wählen Sie eine ehrliche Kodierung

Bevorzugen Sie die Position auf einer gemeinsamen Skala. Überprüfen Sie vor der Programmierung:

• Balken/Flächen: enthalten normalerweise Null, da Länge/Fläche von einer Grundlinie aus gemessen wird.
• Punkte/Linien: Grenzwerte ungleich Null können gültig sein; zeigen Sie den Kontext und legen Sie Unterbrechungen offen.
• Unsicherheit: benennen Sie SD, SE, CI, Perzentil, Posterior oder ein anderes Intervall; geben Sie n und die Einheit der Replikation an.
• Rohbeobachtungen: zeigen Sie sie, wenn möglich; lassen Sie Jitter nicht Kategorien/Werte verschleiern.
• Fehlende Daten: unterscheiden Sie zwischen fehlend, Null, zensiert und ausgeschlossen; verwenden Sie Lücken oder explizite Modell-/Interpolationsstile.
• Fläche/Volumen: skalieren Sie die Fläche/das Volumen, nicht den Radius/Durchmesser; vermeiden Sie dekoratives 3D.
• Log-Achsen: beschriften Sie die Basis/Transformation und legen Sie offen, wie mit Null-/Negativwerten umgegangen wird.
• Binning/Glättung: dokumentieren Sie Ränder, Bandbreite/Fenster, Methode und Empfindlichkeit.
• Normalisierung: geben Sie die Formel/Referenz an und halten Sie die Grenzen über verglichene Panels hinweg konsistent.
• Doppelachsen: bevorzugen Sie ausgerichtete Panels; wenn unvermeidbar, begründen Sie die Einheiten und konstruieren Sie keine scheinbare Korrelation.
• Bilder: bewahren Sie die Originale, legen Sie Anpassungen am gesamten Bild offen, zeigen Sie Maßstabsbalken und vermeiden Sie beschnittenen/gelöschten Hintergrund.

3. Designen Sie Barrierefreiheit ein, nicht nachträglich

• Verwenden Sie Farbe plus Markierung, Linienstil, Schraffur, direkte Beschriftung oder Panel-Trennung.
• Wählen Sie qualitative, sequentielle, divergente oder zyklische Farben entsprechend der Datensemantik.
• Überprüfen Sie den Vordergrund-/Hintergrundkontrast in der gerenderten Größe.
• Machen Sie fehlende und außerhalb des Bereichs liegende Werte explizit.
• Stellen Sie Alternativtext, eine längere Beschreibung für komplexe Abbildungen und zugrundeliegende Daten für die Webauslieferung bereit.
• Behandeln Sie WCAG 2.2 als Webrichtlinie: 4,5:1 normaler Text, 3:1 großer Text und 3:1 für grafische Objekte, die zum Verständnis erforderlich sind; Farbe darf nicht das einzige Signal sein. Anwendbarkeit und Ausnahmen sind wichtig.

Siehe references/color_palettes.md. Ein Graustufenbildschirm ist nützlich, aber kein vollständiger Test für Farbsehschwäche oder Barrierefreiheit.

4. Implementieren Sie mit bereichsbezogenen Stilen

Verwenden Sie die objektorientierte API von Matplotlib und temporäre Stilkontexte:

import matplotlib.pyplot as plt

from style_presets import style_context

with style_context("default", palette_name="okabe_ito_on_white"):
    fig, ax = plt.subplots(
        figsize=(89 / 25.4, 60 / 25.4),
        layout="constrained",
    )
    ax.plot(x, y, marker="o", label="Beobachtet")
    ax.set(xlabel="Zeit (Stunden)", ylabel="Antwort (Einheit)")
    ax.legend()

layout="constrained" unterstützt Farbbalken, verschachteltes GridSpec, Unterabbildungen und subplot_mosaic. Rufen Sie danach nicht tight_layout() auf; es deaktiviert das eingeschränkte Layout.

Verwenden Sie für exakte physische Abmessungen nicht bbox_inches="tight", es sei denn, die geänderte Seitengröße ist beabsichtigt.

Farbnormalisierung

import matplotlib as mpl

norm = mpl.colors.TwoSlopeNorm(vmin=-2, vcenter=0, vmax=5)
cmap = mpl.colormaps["RdBu_r"].with_extremes(bad="#777777")
image = ax.imshow(values, norm=norm, cmap=cmap, interpolation="nearest")
fig.colorbar(image, ax=ax, label="Änderung (Einheit)")

Verwenden Sie LogNorm, CenteredNorm, SymLogNorm, BoundaryNorm oder TwoSlopeNorm nur, wenn dessen Abbildung der wissenschaftlichen Bedeutung entspricht.

Seaborn

Seaborn 0.13.2 verwendet die aktuelle errorbar-API:

sns.lineplot(
    data=frame,
    x="time",
    y="response",
    hue="treatment",
    style="treatment",
    markers=True,
    errorbar=("ci", 95),
    n_boot=5000,
    seed=20260723,
    ax=ax,
)

Funktionen auf Achsenebene passen in benutzerdefinierte Matplotlib-Layouts; Funktionen auf Abbildungsebene erstellen eigene Abbildungen/Facetten. Passen Sie Seaborns interne Künstlerlisten nicht an, als ob sie eine stabile API wären.

Plotly

• Verwenden Sie write_html() für Interaktion und write_image()/plotly.io.write_images() für statische Ausgabe.
• Kaleido 1.3.0 erfordert Chrome/Chromium; es bündelt Chrome nicht mehr.
• Aktuelle statische Formate: PNG, JPEG, WebP, SVG, PDF. EPS ist nur für Kaleido v0.
• Übergeben Sie nicht den veralteten Parameter engine= und verwenden Sie nicht Orca/plotly.io.kaleido.scope.
• width, height und scale steuern Pixel; scale=3 ist nicht inhärent „300 DPI“.
• WebGL-Spuren betten Rasterinhalte in PDF/SVG ein.
• Vollständig offline Exporte benötigen lokale externe Assets, wenn eine Abbildung auf MathJax/topojson/Kacheln verweist.

5. Exportieren Sie explizit und dokumentieren Sie die Herkunft

from figure_export import export_figure

report = export_figure(
    fig,
    "outputs/figure1",
    formats=["pdf", "png"],
    dpi=600,
    bbox_inches=None,  # Seitengröße der Abbildung beibehalten
    provenance={
        "raw_data": "data/source.csv",
        "transformations": ["vorab deklarierter QC-Filter", "Gruppenmittelwert"],
        "uncertainty": "95 % Bootstrap-KI; Seed 20260723",
        "missing_data": "als Lücken beibehalten",
    },
    write_manifest=True,
)

Der Exporter verweigert implizites Überschreiben, schreibt atomar, behält den DPI von Vektoren für eingebettete Raster bei, verwendet TIFF LZW und kann PDF/PS Type 42-Schriftarten verwenden. Er validiert nicht den wissenschaftlichen Inhalt oder die Annahme durch den Verlag.

Für bearbeitbare Schriftarten:

• PDF/PS Type 42 bettet TrueType-Schriftarten ein.
• svg.fonttype="none" hält Text bearbeitbar/durchsuchbar, bettet aber keine Schriftarten ein; das Erscheinungsbild hängt von den installierten Schriftarten ab.
• svg.fonttype="path" bewahrt das Glyphen-Erscheinungsbild als Pfade, verliert aber bearbeitbaren/durchsuchbaren Text.

Verwenden Sie einen undurchsichtigen expliziten Hintergrund, es sei denn, Transparenz ist erforderlich; das Mischen mit einem anderen Hintergrund ändert den wahrgenommenen Kontrast.

6. Überprüfen, vergleichen und prüfen

1. Überprüfen Sie die Dateimetadaten.
2. Überprüfen Sie den Palettenkontrast/die Graustufentrennung.
3. Vergleichen Sie mit einem datierten Verlagsschnappschuss.
4. Betrachten Sie in der endgültigen Größe im Manuskript-/Webkontext.
5. Überprüfen Sie manuell Schriftarten, eingebettete Raster, Beschneidungen, Legenden, Maßstabsbalken, Bildintegrität, Bildunterschrift, Alternativtext und Quelldaten.
6. Überprüfen Sie die live-Zielseite der Zeitschrift unmittelbar vor dem Hochladen erneut.

Festgehaltener Schnappschuss

Die Beispiele und Smoke-Tests verwenden direkte Paket-Pins, die zum Zeitpunkt 2026-07-23 aktuell sind:

uv run --isolated --no-project --python 3.13 \
  --with "matplotlib==3.11.1" \
  --with "seaborn==0.13.2" \
  --with "plotly==6.9.0" \
  --with "kaleido==1.3.0" \
  --with "pillow==12.3.0" \
  --with "pypdf==6.14.2" \
  python your_figure.py

Dies ist ein datierter Schnappschuss direkter Abhängigkeiten, kein transitiver Lock. Verwenden Sie den uv Lock des Projekts für eine exakte Wiederholung; diese Fertigkeit liefert absichtlich keinen Abhängigkeits-Lock.

Gebündelte CLIs

Alle Helfer sind deterministisch, netzwerkfrei, begrenzt, lehnen Symlink-Eingaben/-Ziele ab, wo relevant, und verweigern das Überschreiben, es sei denn, --force ist explizit.

Raster-/Vektormetadaten überprüfen

uv run --isolated --no-project --python 3.13 \
  --with "pillow==12.3.0" \
  python scripts/image_metadata.py figure.tiff \
  --format tiff --mode RGB --min-dpi 300 --target-width-mm 85 \
  --alpha-policy forbid

Unterstützt Rasterbilder (Pillow), SVG, PDF (pypdf) und EPS/PS. Meldet Abmessungen, DPI/effektiven DPI, Modus, Alpha, ICC-Präsenz, Komprimierung, Seitengröße und konservative PDF-Schriftartressourcen der ersten Seite. Es überprüft nicht jedes eingebettete Raster in einem Vektorcontainer.

Palettenkontrast und Graustufen überprüfen

uv run --isolated --no-project --python 3.13 \
  python scripts/palette_audit.py \
  --palette okabe_ito_on_white \
  --background FFFFFF \
  --role graphical

Meldet exakten WCAG sRGB-Kontrast sowie paarweise CIE L*-Graustufenscreening. Der Graustufenschwellwert ist eine Heuristik, kein Standard.

Verlagsexport planen/prüfen

uv run --isolated --no-project --python 3.13 \
  python scripts/export_plan.py \
  --publisher nature \
  --figure-type combination \
  --width single \
  --phase final

Fügen Sie --input figure.pdf hinzu, um maschinenlesbare Eigenschaften zu prüfen. Die Profile sind Schnappschüsse offizieller Quellen, die am 2026-07-23 abgerufen wurden, keine automatischen Konformitätsregeln.

Stile in der Vorschau anzeigen

uv run --isolated --no-project --python 3.13 \
  --with "matplotlib==3.11.1" \
  python scripts/style_preview.py \
  --output outputs/style-preview \
  --style default \
  --palette okabe_ito_on_white \
  --formats png,svg

Stile überprüfen/schreiben und Smoke-Test des Exports

uv run --isolated --no-project --python 3.13 \
  python scripts/style_presets.py --list
uv run --isolated --no-project --python 3.13 \
  python scripts/style_presets.py --show nature
uv run --isolated --no-project --python 3.13 \
  --with "matplotlib==3.11.1" \
  python scripts/figure_export.py --demo outputs/export-smoke --manifest

Assets

• assets/publication.mplstyle: allgemeiner Ausgangspunkt für den Druck.
• assets/nature.mplstyle: datierter visueller Ausgangspunkt für die Flaggschiff-Zeitschrift Nature, kein Konformitätsvorgabe.
• assets/presentation.mplstyle: größerer Stil für Projektionsanzeigen.
• assets/color_palettes.py: importierbare Okabe-Ito- und Paul-Tol-Werte mit Metadaten.
• assets/publisher_profiles.json: datierte, maschinenlesbare Planungsschnappschüsse.

Matplotlib-Stildateien lassen das # in Hex-Farben weg, da # in der .mplstyle-Analyse Kommentare beginnt.

Referenzen

• references/publication_guidelines.md: Integrität, irreführende Kodierungen, Barrierefreiheit, statische/interaktive Ausgabe.
• references/color_palettes.md: Palettensemantik, exakte Werte, WCAG-Kontrast, Graustufeneinschränkungen, Farbmanagement.
• references/journal_requirements.md: phasenspezifische offizielle Verlagsschnappschüsse.
• references/matplotlib_examples.md: aktuelle, ausführbare Matplotlib/Seaborn/Plotly-Muster.
• references/sources.md: Offizielle URLs, Daten, Versionen und Forschungsgrundlage.

Abschließende Checkliste zur Überprüfung

• Rohdaten/-bilder und Transformationscode sind erhalten.
• Fehlende Werte, Ausschlüsse, Bins, Normalisierung und Unsicherheit sind explizit.
• Grundlinien, Skalen, Grenzen und Flächen-/Volumenkodierungen sind ehrlich.
• Farbe ist redundant und der gerenderte Kontrast wurde überprüft.
• Die Abbildung hat, wo zutreffend, eine barrierefreie Beschreibung/Datenalternative.
• Physische Abmessungen, DPI, Format, Schriftarten, Transparenz und Dateigröße wurden nach dem Export überprüft.
• Verlagsregeln wurden für die genaue Zeitschrift und Phase überprüft.
• Kein automatisierter Bericht wird als wissenschaftliche, Barrierefreiheits- oder Konformitätszertifizierung präsentiert.

Zitieren von Scientific Agent Skills

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Kassis, T., Agarwal, V., He, Y., Patel, D., & Brueckner, A. M. (2026). Scientific Agent Skills: A Library of Procedural Knowledge for Research Agents. arXiv:2609.00065. https://doi.org/10.48550/arXiv.2609.00065

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