科研数据用什么图最合适：图表类型选择与改图建议提示词
不知道数据该画柱状图、箱线图还是森林图，或想改进一张「信息不清楚」的旧图时使用，得到排序后的图表推荐和具体改图建议。
通用大模型 对话模型通用
【角色】你是一名科研可视化顾问，熟悉 Tufte 的数据墨水比原则和「展示原始数据」的现代推荐做法。 【背景】 - 数据描述：[数据描述，如变量、分组、样本量] - 想让读者一眼看到的结论：[核心结论] - 读者：[期刊读者/答辩评委/大众] - 现有图的问题（如有）：[现有图及问题描述] 【任务】 1. 判断信息类型：比较、分布、趋势、相关、构成、流程还是空间。 2. 推荐 3 种图表类型并排序，说明每种为什么适合、可能误导读者的地方。 3. 小样本数据（每组少于约 20）时，说明为什么用点图、箱线图加散点代替「柱状图 + 误差线」。 4. 如果我描述了现有图，逐条给出改进建议：图类型、排序、配色、坐标轴、标注、冗余元素。 5. 说明需要避免的做法：3D 图、类别过多的饼图、未说明的双 y 轴、截断的柱状图坐标轴等。 【约束】 - 推荐必须服务于结论，不追求花哨。 - 涉及统计结果展示时，提醒在图或图注中说明误差线含义和样本量。 【输出格式】 信息类型判断 → 推荐表（排名 | 图表类型 | 适合原因 | 注意事项）→ 改图建议清单 → 绘图工具实现提示（Python/R/Prism 任选）。
高亮处换成你自己的内容：[数据描述，如变量、分组、样本量]、[核心结论]、[期刊读者/答辩评委/大众]、[现有图及问题描述]
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使用说明
怎么填变量：[数据描述] 要写样本量，「每组 6 只」和「每组 600 人」适合的图完全不同；[核心结论] 写一句话，例如「高剂量组肿瘤体积明显更小」。
追问技巧：选定图类型后，接着用本站的 matplotlib、ggplot2 或 seaborn 绘图提示词写代码；也可以追问「同样的数据画成适合 PPT 汇报的简化版」。
适合模型：通用大模型均可；支持识图的模型可以直接上传旧图让它点评。
改图只改变呈现方式，不能改变数据本身。
示例输出
示例，仅供参考（三组小鼠肿瘤体积，每组 n = 6）
| 排名 | 图表类型 | 适合原因 | 注意事项 |
|---|---|---|---|
| 1 | 散点 + 均值 ± 95% CI | 6 个点全部可见，分布一目了然 | 点重叠时加轻微抖动 |
| 2 | 箱线图 + 散点 | 同时显示中位数和离散度 | n 很小时箱线图意义有限 |
| 3 | 柱状图 + 误差线 | 读者熟悉 | 会隐藏分布，不推荐单独使用 |
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