科研数据的高级可视化解决方案
该工具集成了基于Plotly和Matplotlib的混合渲染引擎,可处理包括时间序列数据、分类变量和多维矩阵在内的各类科研数据格式。系统特有的智能图表推荐算法能根据数据结构自动建议最佳可视化形式,如基因组数据默认显示热力图,而临床实验数据优先推荐箱线图。
学术用户可获得三项独特功能:1) 统计显著性标注,自动在图表添加p值标记;2) 多图联动比较,支持对照组/实验组的并行展示;3) 交互式数据探索,通过拖拽操作实现数据子集筛选。实际测试中,材料科学研究者利用该模块将原本需要Python编程实现的纳米材料表征图谱制作时间从6小时缩减至20分钟。
本答案来源于文章《THESIS Agent:辅助学术论文写作的智能工具》