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Paper Plot Skills

Skill

Plotting skills for academic papers: bar, line, scatter, radar and other styles distilled from 9 real paper figures. Plot your own data in a chosen style as 300 dpi figures, or reproduce a matplotlib script from a paper screenshot. Needs local Python and matplotlib.

Trae1ounG/paper-plot-skills888
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README

Paper Plot Skills

这里是我自己在用的，一套用于复现和生成学术论文图表的 AI Skills 工具箱。

我仔细选取了自己阅读过论文里绘图风格很有参考价值的各种图表，具有很强的参考意义，能极大程度减少绘图时候的重复工作。

这个仓库只是提供了一个起始点，从 9 张真实论文图表中提炼出系统化风格参数，支持按风格填数据和从图片复现两种使用方式。

这些skills会随着你的复现过程不断优化。

如果对你有用，麻烦点一个star🌟，鼓励我们不断优化这个仓库！

🎨 预置风格一览

风格类型来源论文关键特征
[bar_paired_delta](#bar_paired_delta)柱状图MemEvolve配对柱 + 增益箭头，serif 字体
[bar_grouped_hatch](#bar_grouped_hatch)柱状图SPICE分组柱 + 斜线填充主方法，柱顶数值
[line_confidence_band](#line_confidence_band)折线图Self-DistillationEMA 平滑 + 置信区间阴影，LaTeX 字体
[line_training_curve](#line_training_curve)折线图DAPO垂直断点线 + 水平参考线，sans-serif
[line_loss_with_inset](#line_loss_with_inset)折线图SiameseNormL 形 spine + 轴端箭头 + 右侧 zoom inset
[scatter_tsne_cluster](#scatter_tsne_cluster)散点图MemGent-SNE 聚类 + 圆角彩色注释框，点线网格
[scatter_broken_axis](#scatter_broken_axis)散点图Meta-Harness折断 X 轴双面板，多 marker 类型
[radar_dual_series](#radar_dual_series)雷达图DoRA正八边形虚线同心网格，双方法对比

Skills

Skill说明触发方式
plot-from-data选择上方任意风格，填入你的数据，生成 dpi=300 论文图"用 bar_grouped_hatch 风格画我的数据"
plot-from-image上传论文截图，自动分析比例/字体/配色并复现为 matplotlib 脚本"帮我复现这张图"

原图与复现总览

图名原图复现图
bar_memevolve
bar_spice
line_selfdistill_train
line_selfdistill_scale
line_aime
line_loss_inset
scatter_tsne
scatter_break
radar_dora
classwise_iou

其中 classwise_iou 是直接走 plot-from-image 流程新增复现的案例：

输入图片：originals/classwise_iou.png
复现脚本：plot-from-image/scripts/classwise_iou_table.py

风格图库 · Gallery

柱状图 Bar Charts

bar_paired_delta — 配对增益柱

来源：MemEvolve: Meta-Evolution of Agent Memory Systems
serif 字体，配对柱（baseline vs method），箭头标注增益，Y 轴各子图独立
参数文档：plot-from-data/references/bar_paired_delta.md · 脚本：plot-from-data/scripts/bar_memevolve.py

原图复现
bar_grouped_hatch — 分组斜线填充柱

来源：SPICE: Self-Play In Corpus Environments
LaTeX serif，分组柱 + 主方法白色斜线填充，柱顶数值（最优加粗），开口 L 形 spine
参数文档：plot-from-data/references/bar_grouped_hatch.md · 脚本：plot-from-data/scripts/bar_spice.py

原图复现

折线图 Line Charts

line_confidence_band — 置信区间训练曲线

来源：Reinforcement Learning via Self-Distillation
LaTeX Computer Modern serif，EMA 平滑主线，浅色置信区间 fill_between，SDPO 加粗图例
参数文档：plot-from-data/references/line_confidence_band.md · 脚本：plot-from-data/scripts/line_selfdistill.py

原图复现
line_training_curve — 垂直断点 + 水平参考线

来源：DAPO: An Open-Source LLM RL System at Scale
sans-serif，四边框，朝外刻度，水平参考线（独立蓝色），两条垂直断点虚线（与曲线同色）
参数文档：plot-from-data/references/line_training_curve.md · 脚本：plot-from-data/scripts/line_aime.py

原图复现
line_loss_with_inset — L 形 spine + 局部放大 inset

来源：SiameseNorm: Breaking the Barrier to Reconciling Pre/Post-Norm
LaTeX serif，L 形 spine + 轴端箭头，虚线放大框，黑色虚线连接右侧独立 inset 子图
参数文档：plot-from-data/references/line_loss_with_inset.md · 脚本：plot-from-data/scripts/line_loss_inset.py

原图复现

散点图 Scatter Plots

scatter_tsne_cluster — t-SNE 聚类分布

来源：MemGen: Weaving Generative Latent Memory for Self-Evolving Agents
LaTeX serif，7 类聚类，圆角注释框（统一深灰边 + 聚类色底），浅灰点线网格，四边框
参数文档：plot-from-data/references/scatter_tsne_cluster.md · 脚本：plot-from-data/scripts/scatter_tsne.py

原图复现
scatter_broken_axis — 折断 X 轴散点图

来源：Meta-Harness: End-to-End Optimization of Model Harnesses
sans-serif 粗体标签，双面板折断 X 轴（0-50k | 115k/200k），多 marker（★ ○ △ ◆ × ○），折断符仅底边
参数文档：plot-from-data/references/scatter_broken_axis.md · 脚本：plot-from-data/scripts/scatter_break.py

原图复现

雷达图 Radar Chart

radar_dual_series — 双方法多维对比

来源：DoRA: Weight-Decomposed Low-Rank Adaptation
sans-serif，正八边形虚线同心网格，DoRA 深绿粗线 vs LoRA 蓝色细线，数值标注白底，图例左上
参数文档：plot-from-data/references/radar_dual_series.md · 脚本：plot-from-data/scripts/radar_dora.py

原图复现

plot-from-image 示例

classwise_iou — 类别级结果表

来源：用户上传论文截图 https://github.com/Trae1ounG/paper-plot-skills/issues/1
纯表格式布局，双行结果 + 强弱高亮底色，按图片比例与文字排布直接复现
输入图片：originals/classwise_iou.png · 脚本：plot-from-image/scripts/classwise_iou_table.py

原图复现

Star History

Star History Chart

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