davila7/scientific-visualization

scientific-visualization은(는) 무엇을 하나요?

matplotlib/seaborn/plotly를 사용하여 출판용 그래프를 생성합니다. 다중 패널 레이아웃, 오차 막대, 유의성 표시, 색맹 안전, PDF/EPS/TIFF 내보내기를 지원하여 저널에 바로 투고할 수 있는 과학적 플롯을 만듭니다.

개요

이 스킬은 과학 연구자와 엔지니어가 복잡한 데이터 시각화를 신속하게 생성할 수 있도록 도와줍니다. 주요 기능은 다음과 같습니다:

• 다중 패널 레이아웃: 여러 서브플롯을 하나의 그림으로 결합
• 오차 막대: 표준 편차, 표준 오차, 신뢰 구간 지원
• 유의성 표시: 별표, 브래킷 등 통계적 유의성 표시
• 색맹 안전 팔레트: 접근성을 고려한 색상 선택
• 고해상도 내보내기: PDF, EPS, TIFF 형식 지원

지원 플랫폼

• Claude Code
• Cursor
• Codex
• 기타 AI 에이전트 도구

사용 방법

1. 데이터 로드 (CSV, Excel, JSON 등)
2. 플롯 유형 선택 (막대 그래프, 선 그래프, 산점도, 히트맵 등)
3. 사용자 설정 (색상, 레이블, 범례, 축 범위 등)
4. 내보내기 형식 지정

예시 코드

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# 샘플 데이터
data = [1, 2, 3, 4, 5]

# 그래프 생성
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.barplot(x=['A', 'B', 'C', 'D', 'E'], y=data)
plt.title('출판용 그래프 예시')
plt.savefig('output.pdf', format='pdf', dpi=300)

라이선스

MIT