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path: root/.agents/skills/results-analysis/references/visualization-best-practices.md
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Diffstat (limited to '.agents/skills/results-analysis/references/visualization-best-practices.md')
-rw-r--r--.agents/skills/results-analysis/references/visualization-best-practices.md269
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diff --git a/.agents/skills/results-analysis/references/visualization-best-practices.md b/.agents/skills/results-analysis/references/visualization-best-practices.md
new file mode 100644
index 0000000..1571cba
--- /dev/null
+++ b/.agents/skills/results-analysis/references/visualization-best-practices.md
@@ -0,0 +1,269 @@
+# Visualization Best Practices for ML/AI Papers
+
+论文级可视化的最佳实践指南。
+
+## 核心原则
+
+1. **清晰性** - 信息传达清晰,无歧义
+2. **准确性** - 数据表示准确,不误导
+3. **可访问性** - 色盲友好,黑白打印可读
+4. **专业性** - 符合学术出版标准
+
+## 图表格式要求
+
+### 矢量图 vs 位图
+
+| 格式 | 类型 | 使用场景 | 质量 |
+|------|------|----------|------|
+| PDF/EPS | 矢量图 | 图表、曲线、示意图 | ✅ 推荐 |
+| SVG | 矢量图 | 网页展示 | ✅ 可用 |
+| PNG | 位图 | 照片、截图 | ⚠️ 需高分辨率(≥600 DPI) |
+| JPG | 位图 | 照片 | ❌ 避免用于图表 |
+
+**规则**: 所有图表使用矢量图格式(PDF/EPS),照片使用高分辨率位图(PNG ≥600 DPI)。
+
+## 配色方案
+
+### 色盲友好配色
+
+**推荐配色方案**:
+
+#### Okabe-Ito 配色(最常用)
+- 橙色: #E69F00
+- 天蓝: #56B4E9
+- 绿色: #009E73
+- 黄色: #F0E442
+- 蓝色: #0072B2
+- 红色: #D55E00
+- 粉色: #CC79A7
+- 黑色: #000000
+
+#### Paul Tol 配色
+- 适用于定性数据
+- 提供多种配色方案(亮色、柔和、对比)
+
+### 配色原则
+
+1. **最多使用 5-7 种颜色** - 过多颜色难以区分
+2. **避免红绿组合** - 红绿色盲无法区分
+3. **测试黑白打印** - 确保灰度下可读
+4. **使用不同线型** - 配合颜色使用(实线、虚线、点线)
+
+## 图表类型选择
+
+### 折线图 (Line Plot)
+
+**使用场景**: 展示趋势、训练曲线、时间序列
+
+**要点**:
+- 使用误差带(阴影区域)表示标准差/标准误
+- 线宽 1.5-2.0 pt
+- 标记点大小适中(4-6 pt)
+- 网格线透明度 0.3
+
+**示例**: 训练损失曲线、准确率随 epoch 变化
+
+### 柱状图 (Bar Plot)
+
+**使用场景**: 性能对比、消融实验
+
+**要点**:
+- 使用误差条表示不确定性
+- 柱子宽度一致
+- 间距适当(柱宽的 20-30%)
+- 加粗最佳结果的柱子
+
+**示例**: 不同方法的准确率对比
+
+### 箱线图 (Box Plot)
+
+**使用场景**: 展示分布、识别异常值
+
+**要点**:
+- 显示中位数、四分位数、异常值
+- 适合展示多次运行的结果
+- 可与散点图叠加
+
+**示例**: 多次运行的性能分布
+
+### 散点图 (Scatter Plot)
+
+**使用场景**: 展示相关性、聚类效果
+
+**要点**:
+- 点的大小和透明度适当
+- 使用不同形状区分类别
+- 添加趋势线(如需要)
+
+**示例**: 预测值 vs 真实值、特征空间可视化
+
+### 热力图 (Heatmap)
+
+**使用场景**: 混淆矩阵、相关性矩阵、注意力权重
+
+**要点**:
+- 使用顺序配色(单色渐变)或发散配色(双色渐变)
+- 添加数值标注(如空间允许)
+- 色条(colorbar)清晰标注
+
+**示例**: 混淆矩阵、注意力可视化
+
+## 图表元素规范
+
+### 坐标轴
+
+**X 轴和 Y 轴**:
+- 标签字体大小: 10-12 pt
+- 刻度字体大小: 8-10 pt
+- 标签清晰描述变量和单位
+- 刻度间距合理
+
+**坐标轴范围**:
+- Y 轴通常从 0 开始(除非有特殊原因)
+- 不要截断坐标轴夸大差异
+- 使用科学计数法表示大数值
+
+### 图例 (Legend)
+
+**位置**: 不遮挡数据,通常放在右上角或外部
+
+**内容**:
+- 简洁描述每条曲线/柱子
+- 字体大小 8-10 pt
+- 使用与图中一致的颜色和线型
+
+### 标题和标签
+
+**图标题**: 通常不在图内添加标题,使用 caption 代替
+
+**Caption**:
+- 独立完整,不依赖正文
+- 说明图表内容、实验设置、关键观察
+- 字体大小 9-10 pt
+
+**示例**: "图 1: 不同模型在测试集上的准确率对比。误差条表示 5 次运行的标准差。我们的方法(蓝色)在所有数据集上均优于基线方法。"
+
+## 误差表示
+
+### 误差条 (Error Bars)
+
+**类型**:
+- 标准差 (SD): 描述数据变异性
+- 标准误 (SE): 描述均值不确定性
+- 置信区间 (CI): 参数估计范围
+
+**表示方法**:
+- 柱状图: 垂直误差条
+- 折线图: 误差带(阴影区域)
+
+**必须说明**: 在 caption 中明确说明使用的是哪种误差
+
+### 误差带 (Error Band)
+
+**折线图的误差表示**:
+- 使用半透明阴影区域(alpha=0.2-0.3)
+- 颜色与主线一致
+- 不要使用误差条(会使图表混乱)
+
+## 尺寸和分辨率
+
+### 图表尺寸
+
+**单栏图** (single-column):
+- 宽度: 3.5 inches (约 9 cm)
+- 高度: 2-3 inches
+
+**双栏图** (double-column):
+- 宽度: 7 inches (约 18 cm)
+- 高度: 3-5 inches
+
+**纵横比**: 通常 4:3 或 16:9
+
+### 分辨率
+
+**矢量图**: 无需考虑分辨率
+
+**位图**:
+- 最低: 300 DPI
+- 推荐: 600 DPI
+- 高质量: 1200 DPI
+
+## 常见错误
+
+### 错误 1: 使用位图格式
+
+❌ **错误**: 保存为 PNG/JPG
+✅ **正确**: 保存为 PDF/EPS
+
+### 错误 2: 非色盲友好配色
+
+❌ **错误**: 红色和绿色组合
+✅ **正确**: 使用 Okabe-Ito 配色
+
+### 错误 3: 缺少误差表示
+
+❌ **错误**: 只显示均值
+✅ **正确**: 添加误差条/误差带
+
+### 错误 4: 坐标轴截断
+
+❌ **错误**: Y 轴从 80% 开始(夸大差异)
+✅ **正确**: Y 轴从 0% 开始(或说明原因)
+
+### 错误 5: 图表过于复杂
+
+❌ **错误**: 一张图包含 10+ 条曲线
+✅ **正确**: 拆分为多张图或使用子图
+
+### 错误 6: 字体过小
+
+❌ **错误**: 标签字体 6 pt
+✅ **正确**: 标签字体 10-12 pt
+
+## 检查清单
+
+提交前检查:
+
+- [ ] 使用矢量图格式(PDF/EPS)
+- [ ] 配色色盲友好(Okabe-Ito 或 Paul Tol)
+- [ ] 黑白打印可读(测试过)
+- [ ] 包含误差条/误差带
+- [ ] Caption 中说明误差类型
+- [ ] 坐标轴标签清晰(包含单位)
+- [ ] 图例不遮挡数据
+- [ ] 字体大小适当(≥8 pt)
+- [ ] 线宽适当(1.5-2.0 pt)
+- [ ] Caption 独立完整
+
+## 工具推荐
+
+**Python**:
+- matplotlib: 基础绘图
+- seaborn: 统计可视化
+- plotly: 交互式图表
+
+**配色工具**:
+- ColorBrewer: 配色方案选择
+- Coblis: 色盲模拟器
+
+**格式转换**:
+- Inkscape: SVG 编辑和转换
+- Adobe Illustrator: 专业图形编辑
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+## 参考资源
+
+- [Ten Simple Rules for Better Figures](https://journals.plos.org/ploscompbiol/article?id=10.1371/journal.pcbi.1003833)
+- [Okabe-Ito Color Palette](https://jfly.uni-koeln.de/color/)
+- [Paul Tol's Notes on Colour](https://personal.sron.nl/~pault/)
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+## 总结
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+论文级可视化的关键:
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+1. **矢量图格式** - PDF/EPS
+2. **色盲友好** - Okabe-Ito 配色
+3. **误差表示** - 误差条/误差带
+4. **清晰标注** - 坐标轴、图例、caption
+5. **黑白可读** - 测试灰度打印
+
+遵循这些原则可以创建清晰、准确、专业的论文图表。