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data-visualization

使用 Python (matplotlib, seaborn, plotly) 创建专业数据可视化。包含图表选择指南、设计原则、无障碍标准及出版级图表的代码模板。

d3js-data-visualization

使用 d3.js 创建交互式自定义数据可视化，包括图表、图形和网络图。适用于需要对视觉元素、转场动画和交互行为进行精细控制的场景。

data-viz-plots

使用 matplotlib 和 seaborn 建立可发表等级的图表与可视化，并可在任何 LLM 环境下本地运行。

data-storytelling

将原始数据转化为引人入胜的叙事，运用可视化策略、叙事框架与说服性结构，协助分析师进行高管汇报与数据决策。

scientific-visualization

用于生成符合出版要求的科学图表、多面板布局及期刊格式的元技能，支持 matplotlib、seaborn 及 plotly。

data-analysis

数据分析专家：进行探索性数据分析、统计建模、SQL 查询与 Python 数据可视化，通过严谨的量化方法将原始数据转化为可操作的洞察。

Data Analysis Helper

一个全方位的数据分析助手，支持加载数据集、执行统计计算、可视化趋势并生成专业的分析总结报告。

seaborn

Python 统计可视化程序库。通过 Pandas 整合与自动统计估计，轻松制作箱线图、热图与小提琴图等出版级品质的统计图表。

matplotlib

用于静态、动画与交互式数据可视化的基础 Python 库。提供对图表元素的精细控制，适用于制作科学研究与出版级别的图表。

plotly

适用于 Python 的交互式绘图库，支持超过 40 种图表类型、科学可视化、统计分析以及通过 Plotly Express 和 Graph Objects 构建 Web 仪表板。

scientific-writing

撰写并格式化科学论文。支持 IMRAD 结构、常见引用格式（APA, AMA, Vancouver）及标准报告规范（CONSORT, STROBE, PRISMA）。

paper-figure

从实验数据生成学术论文级别的出版品质图表与 LaTeX 表格。