让学术论文与毕业设计
具备顶刊出版质感
专为科研学者与本硕博学生打造的 Python 可视化套件与在线制图工坊。涵盖问卷量表、实验前后测、中介效应模型、国标三线表与答辩动态交互展示,支持离线脱敏与零数据留存。
从原始数据到顶刊/国标成图,仅需 4 步
无论自己动手出图还是委托工程师加急定制,均有标准化闭环保障。
查表精准选型
不知道选什么图?打开「决策查表向导」,按自变量/因变量维度和统计检验需求,1分钟锁定图表编号。
离网脱敏与契约对齐
支持断开 Wi-Fi 离线抹除受试者姓名、手机号、真实药物与敏感数量级。一键契约校验,安全无泄密。
浏览器在线出图
进入「在线制图工作台」,上传 CSV 即刻在浏览器内通过 WebAssembly 秒级渲染,一键导出 300+ DPI 矢量与位图。
5分钟 QC 质检与交付
对照「五维 QC 清单」自查字号(≥8pt)、色盲合规与中英双语图题;加急单先看水印预览,满意再转账。
不玩口号,直接拔网线验证的「本地数据脱敏工作台」
在将数据送入制图或委托改图前,一键抹去患者姓名、手机号、身份证、真实药物名称与敏感绝对数值。纯浏览器本地内存运算,F12 开发者审查严格 0 字节外发!
毕业论文与学位答辩高频图表专区
经管社科问卷调查、理工医学实验前后测对比、中介效应模型与国标 GB/T 7713 中英双语三线规范图。
问卷调查李克特五级量表发散柱状图 (Likert Scale Diverging Bar)
经管社科与文科问卷量表分析标准图表,以0轴为中心左右发散展示同意度与反对度比例分布。
实验前后测配对样本斜率连线图 (Before-After Paired Slope)
理学、医学与教育实验前后测对比图,展示每个独立样本的干预演变斜率与均值变化显著性。
统计中介与调节效应路径图 (Mediation & Moderation Path)
经管与社科实证论文中介模型路径图,呈现 X->M->Y 各路径标准化回归系数 beta 及 Bootstrap 显著性。
答辩汇报多系列交互动态图 (Interactive Presentation Chart)
面向毕业答辩、学术汇报与评优展示的交互图表,支持鼠标悬停数据显示、缩放与系列隐藏。
国标 GB/T 7713 学位论文标准三线图 (Chinese Thesis Standard)
严格遵循国内高校学位论文与科技期刊编排规范,配备宋体与Times New Roman双语图题与经典黑白/彩色三线轴。
精选顶刊发表图表 (SCI/Nature)
Grouped Box & Half-Violin Raincloud Plot
半小提琴核密度、箱线图四分位数与原始散点雨云图,配以双组间显著性统计学括号。
Correlation Heatmap Matrix with Significance Asterisks
掩膜上三角的相关性热图矩阵,单元格内置 Pearson r 相关系数与显著性星号。
High-Density Ridge / Joyplot
高密度山峦脊线图 (Ridge / Joyplot),展示连续变量在不同类别或时间周期上的分布形态漂移。
Bar Plot with Error Bars & Jittered Raw Data Points
柱状图结合 Mean ± SEM 误差线与带抖动的原始散点,彻底克服传统炸药图的信息遮蔽缺陷。
Kaplan-Meier Survival Curve with Number-at-Risk Table
Kaplan-Meier 临床生存曲线,配备 Log-rank 检验 p 值、95% CI 置信区间带与 X 轴对齐的在险人数表。
Multi-Series Time-Trend Plot with Confidence Interval Bands
多组别纵向时间趋势图,包含均值动态折线与半透明 95% 置信区间 (CI) 阴影填充带。
6 大期刊与国标正统配色体系
严格按照 Nature, Cell, Lancet, IEEE, The Economist 及国标 GB/T 7713 出版规范提取的 Hex 色盘与色盲安全标准。
Crisp sans-serif typography, clean borderless spines, high-contrast palette with soft muted secondary accents.
出版级 5 大支柱质检工作流
拒绝粗制滥造与炸药图,每一张图表均需通过 5-10 分钟专业审稿标准自检。
严格排版与字号梯队
正文字号严格 ≥ 8pt,主标题与坐标轴字号层次分明,单双栏期刊版心宽度(89mm / 183mm)精准适配。
色盲友好与灰度打印合规
红绿色盲(Deuteranopia / Protanopia)对比度检测,黑白灰度打印下曲线与明暗依然清晰可辨。
统计学标注规范
清晰标明样本量 $n$、误差线定义(Mean ± SEM / SD)、显著性检验方法与对齐在险人数表。
展示层、渲染层、契约层与大模型层:四层解耦信任模型
FigureCraft 在架构上实现了 0 云端存储成本与 100% 浏览器内存沙箱计算,未见刊数据绝对私密。
Cloudflare Pages 边缘 CDN 毫秒级分发,零服务器运维与挂载成本。
Python 栈在浏览器沙箱内存即时编译,数据 0 上传、0 留存。
严格前置校验字段与样本量,阻断脏数据,杜绝图表变形与崩溃。
API Key 存入本地,直接直连官方或本地 Ollama,无任何代理中转。