论文绘图技能
为农村电压异常检测论文生成符合学术规范的高质量图表。
支持的图表类型
时序可视化
| 类型代码 | 名称 | 用途 |
|---|---|---|
timeseries | 电压时序曲线 | 展示三相电压变化和异常区间 |
reconstruction | 重构误差分布 | 展示正常/异常样本的误差分布 |
detection | 检测结果对比 | 展示预测结果与真实标签 |
性能评估
| 类型代码 | 名称 | 用途 |
|---|---|---|
comparison | 模型对比柱状图 | 多模型多指标性能对比 |
roc | ROC曲线 | 不同阈值下的性能 |
pr | PR曲线 | 精确率-召回率曲线 |
confusion | 混淆矩阵 | 分类性能详细分布 |
loss | 训练损失曲线 | 训练过程可视化 |
特征分析
| 类型代码 | 名称 | 用途 |
|---|---|---|
tsne | t-SNE降维 | 高维特征分布可视化 |
pca | PCA降维 | 主成分分析可视化 |
correlation | 相关性热力图 | 特征相关性分析 |
radar | 雷达图 | 电压质量指标展示 |
周期/频域分析
| 类型代码 | 名称 | 用途 |
|---|---|---|
fft | FFT频谱图 | 时序信号频域特征 |
period | 周期热力图 | TimesNet 2D周期建模 |
异常分析
| 类型代码 | 名称 | 用途 |
|---|---|---|
anomaly_dist | 异常类型分布 | 不同异常类型占比 |
difference | 模型差异图 | 多模型检测差异对比 |
快速使用
单图生成
bash
# 电压时序图 /plot type=timeseries data=dataset/RuralVoltage/test.csv # 模型对比图 /plot type=comparison # 混淆矩阵 /plot type=confusion model=TimesNet # t-SNE 可视化 /plot type=tsne features=embeddings.npy labels=test_label.csv
批量生成
bash
# 生成第3章所有图表 /plot chapter=3 --all # 生成第4章实验图表 /plot chapter=4 types=comparison,confusion,roc
参数说明
通用参数
| 参数 | 类型 | 默认值 | 说明 |
|---|---|---|---|
| type | string | - | 图表类型（必需） |
| data | path | - | 数据文件路径 |
| output | path | thesis/figures/ | 输出目录 |
| format | string | 输出格式 (pdf/png/svg) | |
| dpi | int | 300 | 分辨率 |
| chapter | int | 3 | 章节号 |
| fig_num | int | auto | 图编号 |
| width | float | 7.0 | 图宽度（英寸） |
| height | float | auto | 图高度（英寸） |
样式参数
| 参数 | 类型 | 默认值 | 说明 |
|---|---|---|---|
| style | string | thesis | 样式模板 |
| colormap | string | default | 颜色方案 |
| font_cn | string | SimHei | 中文字体 |
| font_en | string | Times New Roman | 英文字体 |
| grid | bool | true | 显示网格 |
标题参数
| 参数 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
| title_cn | string | 中文标题 |
| title_en | string | 英文标题 |
| xlabel | string | X轴标签 |
| ylabel | string | Y轴标签 |
图表规格
论文格式标准
yaml
字体大小: 标题: 五号 (10.5pt) 坐标轴标签: 五号 (10.5pt) 刻度标签: 小五号 (9pt) 图例: 小五号 (9pt) 图片规格: 单栏宽度: 3.5 英寸 (约 8.9 cm) 双栏宽度: 7.0 英寸 (约 17.8 cm) 最大宽度: 6.0 英寸 (约 15.2 cm，版心宽度） 分辨率: 300 DPI 颜色方案: - '#1f77b4' # 蓝色 - 主色 - '#ff7f0e' # 橙色 - '#2ca02c' # 绿色 - '#d62728' # 红色 - 异常标注 - '#9467bd' # 紫色
图例规范
yaml
位置: 自动最佳 (loc='best') 字体: 小五号 Times New Roman 边框: 黑色细线 透明度: 0.9 单列显示: 默认
输出示例
文件命名规则
code
fig_{chapter}_{number}_{type}.pdf
示例:
fig_3_1_voltage_timeseries.pdf
fig_3_2_model_comparison.pdf
fig_3_3_confusion_matrix.pdf
fig_4_1_tsne_visualization.pdf
生成结果
code
✅ 图表生成成功:
- 文件: thesis/figures/chap3/fig_3_1_voltage_timeseries.pdf
- 格式: PDF (矢量)
- 尺寸: 7.0 x 3.5 英寸
- 分辨率: 300 DPI
📝 LaTeX 引用代码:
\begin{figure}[htbp]
\centering
\includegraphics[width=0.9\textwidth]{figures/chap3/fig_3_1_voltage_timeseries.pdf}
\caption{农村电压三相时序曲线}
\label{fig:voltage_timeseries}
\end{figure}
高级用法
自定义样式
bash
/plot type=comparison \ colormap=viridis \ style=thesis \ width=6.5 \ title_cn="模型性能对比分析" \ title_en="Model Performance Comparison"
子图组合
bash
/plot type=subplot \ layout=2x2 \ types=timeseries,confusion,roc,tsne \ chapter=4 \ fig_num=1
数据驱动
bash
# 从实验结果文件直接生成 /plot type=all \ results=code/voltage_anomaly_detection/result_anomaly_detection.txt \ chapter=4
依赖工具
python
# 核心依赖 matplotlib>=3.4.0 seaborn>=0.11.0 pandas>=1.3.0 numpy>=1.21.0 scikit-learn>=0.24.0 # 可选依赖 plotly>=5.0.0 # 交互式图表
相关资源
- •Agent:
.claude/agents/thesis-plotter.md - •命令:
.claude/commands/plot.md - •代码库:
code/voltage_anomaly_detection/visualization/ - •输出目录:
thesis/figures/