2 张Paired Boxplots
用连线连接同一对象的两次观测，并以箱线概括整体分布，读取个体变化方向、幅度和总体差异。
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CURATED FROM NATURE RESEARCH
复现 Nature 论文中的图形表达
整理 180 个 Nature 论文图形案例，提供 Python / R 对应成图、AI 绘图提示词与代码结构节选。
- Nature 图形案例
- 180
- 高清成图预览
- 436
- 代码结构节选
- 368
- Python / R 提示词
- 360
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已选 1 项分布与不确定性
2 张查看案例：Paired Boxplots
2 张Faceted Ridgeline Rug Marks
密度轮廓展示多组分布，底部短线保留原始观测位置，便于比较峰值、离散和样本聚集。
2 张Violin Plots Significance Annotations
用密度轮廓和内部统计展示各组分布，并以连线或符号标注比较结果，读取形态与统计差异。
2 张Box Fan Semicircular Density Plots
把箱线统计与半圆密度轮廓组合，紧凑展示多组中心位置、分布形态、离散与尾部差异。
2 张Abundance Difference Beeswarm
用横向散点保留每个特征或样本的差异值，重点比较变化方向、效应幅度、离散程度与异常点。
2 张Difference Raincloud Plots
用密度、箱线和原始点展示成对或组间差值，重点判断变化方向、中心偏移、离散程度与异常值。
2 张Butterfly Violin Stacked Bar
用左右镜像分布比较两组形态，并结合堆积柱呈现组成结构，兼顾分布与比例变化。
2 张Faceted Ridgeline Plot
将密度分布按条件分面并纵向错位排列，比较不同子集的峰值位置、轮廓形态和组间迁移。
2 张Violin Quartiles Jittered Points Significance
用密度轮廓呈现分布，叠加四分位线、抖动点和显著性标记，完整比较组间差异。
2 张Model Validation Density Box Beeswarm
结合密度、箱线和蜂群点展示模型指标，比较不同数据集的中心、离散、重叠及异常观测。
2 张Ridgeline Bidirectional Bars
用山脊轮廓比较多组分布，再以左右延伸的柱形呈现方向性差异和相对幅度。
2 张Grouped Violin Box Significance Tests
以密度轮廓和箱线统计比较各组分布，并用显著性标记概括组间差异及统计证据。
2 张Violin Box Beeswarm Raincloud
叠加密度、四分位统计和原始点，使分布轮廓、中心位置、异常值与样本量能够同时阅读。
2 张Line Box Error Bars Significance Tests
组合箱线分布、汇总点线和误差棒，并标注统计检验，比较组间中心、离散与变化趋势。
2 张Ridgeline Plot
将多组连续分布沿纵向错位排列，通过轮廓位置和形状比较峰值、离散程度、偏态与组间变化。
2 张Raincloud Group Comparison
结合密度轮廓、箱线统计和原始观测点，完整比较各组的分布形态、中心趋势、离散程度与异常值。
2 张带有底部条码的山峦图
以层叠密度曲线比较多组分布，并在底部加入条码标记原始位置，兼顾总体形态与局部事件。
4 张云雨图
将半小提琴、箱线和抖动散点组合成云雨图，同时展示概率密度、统计摘要与全部观测分布。
2 张局部放大图
在主图中嵌入局部放大区域，既保留完整数据范围，又清楚呈现密集区、细微差异或重点区间。
2 张箱线图小提琴图云雨图
组合箱线图、小提琴图与散点分布，同时呈现统计摘要、概率密度和原始观测，使组间比较更完整。
2 张山脊图
将多组连续分布沿纵向错位叠放，以山脊轮廓比较峰值位置、分布形态、离散程度及组间变化。
2 张分组比较小提琴图
以小提琴轮廓展示各组数据分布，并叠加中心趋势与观测点，便于比较组间差异、离散程度和异常值。
HOW TO USE
从选图到复现准备，三步完成
先找到合适的图形，再在详情页联动查看成图、AI 绘图提示词与代码结构节选。
- 01筛选图形
按表达目标浏览，或搜索研究问题、图形类型和案例编号；还可结合类型与领域进一步筛选。
- 02联动查看
切换 Python / R 或图形版本，成图、提示词与代码节选会同步更新；成图支持放大查看。
- 03准备复现
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