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AI 科学数据可视化:把 CSV 或 Excel 转成科研图表
2026/01/17

AI 科学数据可视化:把 CSV 或 Excel 转成科研图表

上传一个 CSV、TSV、TXT、XLSX 或 XLS 数据文件,从 46 种在线科研图表中任选其一生成初稿,并在 SciVis 编辑器中继续修改标签、配色、标注与版式,最终导出符合期刊要求的高分辨率图表,全程无需编写代码。

科研可视化应从可核对的数据表开始,最后得到数值、视觉编码和标签都清楚的图。SciDraw 的流程是:在图表工具页上传一个文件或选择示例,生成第一版,再进入 SciVis 完成编辑。

SciVis →

支持哪些数据格式?

当前支持 CSV、TSV、TXT、XLSX 和 XLS。每次只能上传一个文件;Excel 仅读取第一个工作表。JSON 和多文件同时上传暂不支持。多数分组、序列和不确定性数据都可以放进同一张长表。

SciVis 的完整流程

  1. 选择与研究问题对应的图表工具页。
  2. 从 6 组示例中选一组,或上传自己的单个数据文件。
  3. 检查系统识别到的列并生成第一版图表。
  4. 点击“在 SciVis 中继续编辑”。
  5. 在导出前核对数值、统计标注与目标期刊要求。

46 个在线科研图表工具

目前共有 46 个在线数据可视化工具,覆盖比较、分布、趋势、回归、不确定性、生存分析、组学和流程数据。PCA 与分级统计地图仍保持下线,待生成链路达到相同可靠性后再开放。完整列表可在 工具中心 查看。

新增的场景型工具

以下 23 个页面补充了 6 组可下载数据和真实科研场景,并把生成结果交给 SciVis 继续编辑:

  • 柱状图生成器 — 上传 CSV 数据生成分组、堆叠或带误差棒的柱状图,并进入 SciVis 编辑标签与样式。
  • 折线图生成器 — 上传 CSV 数据生成适合论文的折线图,并进入 SciVis 编辑序列、标签和配色。
  • 误差棒图生成器 — 上传 CSV 数据展示标准差、标准误或置信区间,并进入 SciVis 继续编辑图形。
  • 时间序列图生成器 — 上传 CSV 时间序列数据呈现趋势与不确定性,并进入 SciVis 继续完善。
  • 回归图生成器 — 上传 CSV 数据拟合回归曲线并展示模型统计量,生成后进入 SciVis 继续编辑。
  • 剂量–反应曲线生成器 — 上传 CSV 实验数据拟合 IC50、EC50 或四参数曲线,并进入 SciVis 完善图形。
  • 生长曲线生成器 — 上传 CSV 生长测量数据比较培养物或处理组,并进入 SciVis 继续编辑。
  • 标准曲线生成器 — 上传 CSV 标准品数据生成 ELISA、qPCR 或校准曲线,并进入 SciVis 继续调整。
  • 雨云图生成器 — 上传 CSV 数据组合展示分布、箱线摘要和观测点,并进入 SciVis 编辑雨云图。
  • 蜂群图生成器 — 上传 CSV 观测数据生成无重叠蜂群图,并进入 SciVis 自定义标签与样式。
  • ECDF 图生成器 — 上传 CSV 观测数据比较经验累积分布,并进入 SciVis 继续编辑。
  • MA 图生成器 — 上传 CSV 表达数据绘制对数比值与丰度关系,并进入 SciVis 标注结果。
  • 富集曲线生成器 — 上传 CSV 富集分析结果展示 GO、KEGG 或 GSEA 发现,并进入 SciVis 完善图形。
  • 酶动力学图生成器 — 上传 CSV 实验数据拟合酶动力学模型,并进入 SciVis 编辑曲线和标注。
  • 日历热力图生成器 — 上传 CSV 每日测量数据生成日历热力图,并进入 SciVis 调整色阶与标签。
  • 堆叠面积图生成器 — 上传 CSV 或 Excel 数据生成适合论文的堆叠面积图,同时呈现随时间变化的总量与组成,并支持 100% 标准化堆叠。
  • 山峦图生成器 — 用分组数值数据生成山峦图、脊线图或 joyplot,在同一画面比较多组分布,无需编程。
  • 气泡图生成器 — 从 CSV 或 Excel 生成气泡图,将三个变量分别映射到横轴、纵轴和气泡面积,适合科研多变量比较。
  • 六边形分箱图生成器 — 把大量成对观测值转换为六边形分箱密度图,用计数色阶清楚展示高密度关系和模型验证结果。
  • 配对点图生成器 — 用匹配观测值生成前后对照配对点图,仅连接有效配对,保留每位受试者或样本的变化方向。
  • 精确率–召回率曲线生成器 — 根据真实标签和预测概率生成精确率–召回率曲线,并在可计算时显示阳性率基线、阈值和平均精确率。
  • 模型校准图生成器 — 根据真实结局和预测概率生成模型校准图或可靠性图,显示概率分箱与理想校准对角线。
  • 混淆矩阵生成器 — 根据真实标签与预测标签生成二分类或多分类混淆矩阵,可显示计数、归一化百分比并导出论文级图像。

怎样整理上传文件

  • 一行代表一次观测、一个样本或一个效应量。
  • 一列只保存一个变量,并使用唯一、简洁的列名。
  • 数值列保持为数值,不要混入单位或装饰字符。
  • 分组、序列、误差范围和标签使用单独的列。
  • 统一处理缺失值,并在生成前确认单位和编码。

生成后如何继续编辑

工具页负责上传数据、加载示例和生成初稿;后续编辑不会停留在工具页。进入 SciVis 后,可以修改标题、坐标轴、图例、配色、符号、标注、刻度和整体布局。

当前限制与核对责任

  • 一次只处理一个文件。
  • Excel 只导入第一个工作表。
  • 当前不接受 JSON。
  • 图表生成不能替代统计分析;效应量、置信区间、校正 p 值和模型结果应由合适的分析方法计算。
  • 没有任何工具能保证自动符合所有期刊要求,投稿前必须逐项核对。

常见问题

  • 一个文件够吗?大多数情况够用,把组别、系列或亚组放在同一张表的不同列。
  • 生成后能编辑吗?可以,结果会打开到 SciVis,而不是留在工具页。
  • 每个工具有示例吗?有,46 个在线工具均有 6 组 CSV 示例与对应封面。

开始使用

从 工具中心 选择图表类型,或直接打开 SciVis 继续已有项目。先用示例确认数据结构,再上传自己的文件。

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作者

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Davie Chen / SciDraw AI

Researcher

Davie Chen 是 University of Arts in Poznan 动画与跨媒体学院的研究者,研究方向包括生成式 AI 在科学图像、专利插图和论文写作中的辅助应用。SciDraw AI 是这一研究方向延伸出的产品之一。

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分类

支持哪些数据格式?SciVis 的完整流程46 个在线科研图表工具新增的场景型工具怎样整理上传文件生成后如何继续编辑当前限制与核对责任常见问题开始使用

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