scientific-visualization

Create publication figures with matplotlib/seaborn/plotly. Multi-panel layouts, error bars, significance markers, colorblind-safe, export PDF/EPS/TIFF, for journal-ready scientific plots.

1. Zainstaluj skill scientific-visualization w swoim środowisku Claude, upewniając się, że masz dostęp do bibliotek matplotlib, seaborn i plotly.

2. Przygotuj swoje dane w formacie numerycznym (numpy arrays lub pandas DataFrames) — skill pracuje z danymi już załadowanymi w pamięci Pythona.

3. Załaduj predefiniowany styl publikacyjny za pomocą funkcji apply_publication_style() z modułu style_presets, wybierając szablon zgodny z wymaganiami czasopisma.

4. Utwórz figurę z odpowiednimi wymiarami (np. 3.5 cala na 2.5 cala dla jednopanelowych wykresów) i dodaj swoje dane za pomocą standardowych poleceń matplotlib — dodaj etykiety osi z jednostkami, legendę bez ramki i usuń górną oraz prawą oś.

5. Użyj funkcji save_publication_figure() z modułu figure_export, podając nazwę pliku i listę żądanych formatów (pdf, png, eps, tiff) — skill automatycznie eksportuje figurę z rozdzielczością 300 DPI i paletą bezpieczną dla daltonizmu.

6. Sprawdź wyeksportowane pliki w wybranym katalogu — są one gotowe do wstawienia do manuskryptu i spełniają standardy publikacyjne większości czasopism naukowych.