哑铃图 / 棒棒糖图 (Dumbbell) Dumbbell / Lollipop Chart
哑铃图/棒棒糖图，对比基线与终点 (Baseline vs Endpoint) 的配对变化幅度，按变化量自动降序排列。
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矢量预览 (Vector Preview)
600 DPI Ready
PAPER CANVAS ● 100% 物理纸张出版对比 差值排序 · 600 DPI 无损矢量
统计学特性 (Statistical Features)
- 配对差值计算 (Delta)
- 前后测变化幅度与方向
- 分类排序算法
- 正负增益色彩区隔
QC 质检要点 (QC Highlights)
- 连接线粗细适中连接两端端点
- 基线与终点端点色彩反差鲜明
- 类别标签长文本不截断
- 数值变化百分比标注
顶刊色彩提取器 (Palette Extractor)Nature
Crisp sans-serif typography, clean borderless spines, high-contrast palette with soft muted secondary accents.
审稿无障碍视觉模拟 (SVG Filter):
无障碍评分:AAA (Deuteranopia & Protanopia Compliant)
Data Contract 数据契约规范 Strict Schema
输入数据必须完全符合下列列名与数据类型规范，方可通过自动化数据前检 (Pre-flight Validation)。
| 字段名称 (Column) | 数据类型 (Type) | 约束性 | 语义说明与值域约束 |
|---|---|---|---|
| category | categorical | 必需 (Required) | Entity or category name (e.g. Country, Biomarker) |
| baseline_val | continuous | 必需 (Required) | Baseline or starting measurement |
| post_val | continuous | 必需 (Required) | Post-intervention or ending measurement |
| group | categorical | 可选 (Optional) | High-level classification group |
组内最小样本量: n ≥ 3
最大允许缺失率: 5%
独立可复现 Python 绘图源码 Stand-alone Script
完全可复现的 Python 脚本，支持 CLI 参数 `--data`, `--style`, `--output-dir` 与模块化 `render()` 调用。
#!/usr/bin/env python3
"""FigureCraft Chart Engine: Dumbbell / Lollipop Chart (c10_dumbbell)."""
import os
import sys
import argparse
from pathlib import Path
from typing import List, Dict, Optional
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
try:
from engines.styles import apply_style, get_palette
except ImportError:
# ── Standalone fallback ── runs without FigureCraft engine install ──
# Includes 6 journal palettes. For full rcParams fidelity (font stacks,
# DPI presets, grid/spine tuning per journal), see the Pro Source Vault.
# ... [Academic Pro 完整独立可复现源码已锁定]此脚本内置 6 种期刊配色规范，复制即可本地直接运行。如需免配置直接交互运行？ 携带样例一键进 Studio 在线运行 · 获取完整工业级工程包（含逐期刊字体栈与批量渲染 CLI）请查看 源码工程包。
学术成果引用规范 (Cite FigureCraft)Citable Paradigm
在毕业论文、SCI 期刊发表或学术预印本中使用本套件产出图表时，请按规范引用。
@software{figurecraft2026,
author = {{FigureCraft Core Team}},
title = {FigureCraft: In-Browser Publication-Grade Scientific Data Visualization Suite and Multi-Agent Skills Hub},
year = {2026},
url = {https://figure-craft.pages.dev},
version = {1.0.0},
note = {WebAssembly-powered client-side reproducible scientific plotting engine}
}遵循标准学术开源许可，完全支持 LaTeX、Overleaf、Zotero、EndNote 与 Google Scholar
DOI: 10.5281/zenodo.figurecraft.2026