Notre avis
Génère des figures matplotlib prêtes pour publication pour l'analyse topologique de données (TDA) selon les conventions de visualisation du projet trajectory_tda.
Points forts
- Impose des constantes de style, des règles de couleur et des chemins de sortie cohérents.
- Fournit des modèles prêts à l'emploi pour les diagrammes de persistance, codes de barres, histogrammes nuls et comparaisons de paysages.
- Gère automatiquement l'export PDF/PNG haute résolution avec un nommage approprié.
Limites
- Spécifique au projet trajectory_tda et à ses conventions.
- Nécessite la présence des constantes et fonctions de modèles existantes.
- Ne convient pas aux visualisations non-TDA ou non-matplotlib.
À utiliser pour créer des figures de publication pour les analyses TDA dans le cadre du projet trajectory_tda.
Éviter pour les tracés exploratoires ponctuels ou les projets ayant des normes de tracé différentes.
Analyse de sécurité
SûrThe skill is purely instructional, providing templates and style guidance for generating matplotlib figures. It does not execute any code, invoke shell commands, or perform network operations.
Aucun point d'attention détecté
Exemples
/tda-figure-spec persistence-diagram P01-B/tda-figure-spec null-histogram P01-A/tda-figure-spec barcode P01-C/tda-figure-spec — Generate Publication-Ready TDA Figures
Scaffold matplotlib figure code following the established trajectory_tda/viz/ conventions.
Uses PUBLICATION_RC, DPI, FIGSIZE_*, STATE_COLORS, and _save_figure from the
codebase — never ad-hoc sizes or colours.
Usage
/tda-figure-spec [figure-type] [paper-number]
Example: /tda-figure-spec persistence-diagram P01-B
Example: /tda-figure-spec null-histogram P01-A
Example: /tda-figure-spec (interactive)
Style constants (always import from trajectory_tda/viz/constants.py)
from trajectory_tda.viz.constants import (
DPI, FIGSIZE_FULL, FIGSIZE_WIDE, FIGSIZE_HALF, FIGSIZE_SQUARE,
PUBLICATION_RC, STATE_COLORS, STATES, STATE_LABELS, REGIME_LABELS,
)
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams.update(PUBLICATION_RC)
Figure size guide
| Use case | Constant | Size |
|---|---|---|
| Single full-width plot | FIGSIZE_FULL | 190mm × 120mm |
| Wide two-panel | FIGSIZE_WIDE | 190mm × 104mm |
| Half-width single panel | FIGSIZE_HALF | 90mm × 120mm |
| Square heatmap | FIGSIZE_SQUARE | 90mm × 90mm |
Save function (always use this pattern)
def _save_figure(fig, output_dir: Path, name: str) -> None:
output_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
fig.savefig(output_dir / f"{name}.pdf", format="pdf")
fig.savefig(output_dir / f"{name}.png", format="png", dpi=DPI)
Colour rules
- State space: always
STATE_COLORSdict — nevertab10or default cycle - Observations:
#2d6a2e(green); Null:steelblue; Dim 0: green; Dim 1:#1a237e - Regimes:
plt.cm.tab10withREGIME_LABELSorder - Sequential/diverging:
viridis,plasma,RdBu_r— neverjet
Annotation standards
- p-values: write
p=0.003, notp<0.01 - Axes: remove top and right spines; keep bottom and left
- Legends:
frameon=False - Subplot labels:
ax.text(0.02, 0.97, "(a)", transform=ax.transAxes, ...)
Figure templates available
| Template | When to use |
|---|---|
| plot_persistence_diagram(diagram, dim, ax) | Scatter birth-death pairs |
| plot_barcode(diagram, dim, ax) | Feature lifetimes sorted by persistence |
| plot_null_histogram(observed, null_dist, p_value, dim, ax) | Permutation test result |
| plot_landscape_comparison(obs, null, grid, ax) | L² landscape distance (mandatory) |
Output paths
| Context | Path | Naming |
|---|---|---|
| Production paper figure | papers/PXX/figures/ | fig{N}_{desc}.{pdf\|png} |
| Supplement | papers/PXX/figures/ | figS{N}_{desc}.{pdf\|png} |
| Working / exploratory | figures/{domain}/ | YYYYMMDD_{desc}.png |
Working figures must not be saved to papers/PXX/figures/ — that is for production only.
Ingénierie de Prompts
Data & IA
Bonnes pratiques et templates de prompt engineering pour maximiser les résultats IA.
Visualisation de Données
Data & IA
Génère des visualisations de données et graphiques adaptés à vos données.
Architecture RAG
Data & IA
Guide de configuration d'architectures RAG (Retrieval-Augmented Generation).