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图表狐 - AI图表生成工具,在线数据可视化
一、学术研究：突破传统制图范式
案例1 基因测序热图
用户输入：
"绘制差异表达基因热图，行标签为GeneA/B/C，列包含正常组5例、癌症组7例，红色标记上调基因（foldchange≥2），蓝色标记下调基因（foldchange≤0.5），添加行聚类树状图"
技术实现：
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自动识别生物学术语（foldchange）
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调用scipy.cluster.hierarchy进行层次聚类9
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生成可投稿Cell Press的矢量图
案例2 临床试验箱线图
输入：
"两组患者血糖值对比：对照组7.2±0.3（n=15），实验组6.8±0.4（n=12），要求：
1. 箱线图展示分布
2. 添加T检验p值标注
3. 用星号标记显著性水平"
突破点：
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内置统计计算引擎（自动调用ttest_ind）
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智能标注符合《新英格兰医学杂志》规范
二、工业制造：质量控制的AI之眼
案例3 零件尺寸分布分析
指令：
技术解析：
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自动拟合正态分布参数（μ=50.05, σ=0.12）
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计算CPK=1.25并标注在图表右上角4
（图2：带过程能力分析的工业质检图）
案例4 生产线能耗监测
输入：
创新点：
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双Y轴智能量纲适配
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异常数据自动标记系统
三、社会科学：数据叙事的艺术重构
案例5 人口迁徙桑基图
输入：
实现路径：
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SVG路径动画生成
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自动优化节点布局防交叉9
案例6 舆情情感分析
指令：
"某品牌舆情数据（1万条）：
积极42%、中立33%、消极25%
情感强度分布：
强积极18%、弱积极24%
强消极10%、弱消极15%
要求：
1. 旭日图分层展示情感结构
2. 为消极评论添加关键词云"
技术亮点：
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自然语言处理与可视化的无缝衔接
-
多图层智能排版引擎
技术对比矩阵
| 能力维度 | 图表狐 | Python Seaborn | Tableau |
|---|---|---|---|
| 零代码操作 | ✔️语义控制 | ❌ | ✔️拖拽操作 |
| 学术规范支持 | ✔️自动标注 | 手动配置 | ❌ |
| 工业级精度 | 0.1px级渲染 | 依赖DPI设置 | 有损压缩 |
| 多模态输入 | 文本/表格 | 仅结构化数据 | 有限支持 |
| 样式迭代速度 | 即时生成 | 代码调试 | 点击操作 |