AI 数据可视化：一键将 CSV/Excel 转化为期刊级 Python 图表

# AI 自动生成的代码示例
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# Nature 期刊配置
plt.rcParams.update({
    'font.family': 'Arial',
    'font.size': 7,
    'axes.linewidth': 0.5,
    'xtick.major.width': 0.5,
    'ytick.major.width': 0.5,
    'figure.dpi': 300,
})

# 单栏图：89mm (3.5 inches)
# 1.5栏图：120mm (4.7 inches)
# 双栏图：183mm (7.2 inches)
fig, ax = plt.subplots(figsize=(3.5, 2.5))

# Cell 期刊配置
plt.rcParams.update({
    'font.family': 'Helvetica',
    'font.size': 6,
    'axes.linewidth': 0.4,
    'figure.dpi': 300,
})

# Cell 单栏：85mm
# Cell 1.5栏：114mm
# Cell 全宽：174mm

"""
SciDraw 自动生成的可视化代码
图表类型：箱线图
期刊规格：Nature
生成时间：2026-01-17
"""

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import pandas as pd
import numpy as np

# 数据加载
df = pd.read_csv('your_data.csv')

# Nature 期刊样式配置
plt.style.use('seaborn-v0_8-whitegrid')
plt.rcParams.update({
    'font.family': 'Arial',
    'font.size': 7,
    'axes.linewidth': 0.5,
    'figure.dpi': 300,
})

# 创建图表
fig, ax = plt.subplots(figsize=(3.5, 2.5))

# 绘制箱线图
sns.boxplot(
    data=df,
    x='group',
    y='value',
    palette='Set2',
    linewidth=0.5,
    fliersize=2,
    ax=ax
)

# 添加标题和标签
ax.set_xlabel('Treatment Group', fontsize=7)
ax.set_ylabel('Expression Level (a.u.)', fontsize=7)

# 调整布局并保存
plt.tight_layout()
plt.savefig('figure.png', dpi=300, bbox_inches='tight')
plt.savefig('figure.pdf', bbox_inches='tight')
plt.show()