figures4papers 是一个开源的科研绘图仓库，由耶鲁大学计算机科学博士生 Chen Liu 创建。它把顶会论文中实际用过的 matplotlib 配图脚本整理到一起——包括 Nature MI、ICML、ECCV、NeurIPS 等顶级会议论文的真实配图脚本。
写论文的人都知道这种痛苦：每次画图都要重新调色、调字体、调导出参数，调完一张还有一张，很多张图放在一起风格也不太一致。这个仓库的想法很简单：既然这些图已经过顶级会议审稿人的审核，就把它开源出来，让后来的人可以直接使用。
目前该项目在 GitHub 上的 Star 数已经突破 8000。
图表类型全覆盖
仓库里的脚本并非随意写的示例代码，每一项都有对应的真实论文作为参考：ImmunoStruct（Nature MI）、LM-Dispersion（ICML）、VIGIL（ECCV）、RNAGenScape 和 Brainteaser（NeurIPS）。
无论是柱状图、条形图、折线图还是趋势图，科研论文中常见的图表类型这里都有现成模板：
雷达图也有现成的模板，适用于多个方法在多个维度上的横向对比：
此外，还有概念示意图和 3D 球面示意图这类不太好绘制的类型：
比如展示某个指标随月份变化的情况，只需修改趋势图模板中的数据即可：
内置 AI 画图 Skill
仓库里包含一个 scientific-figure-making 文件夹，相当于给 AI 编程工具的绘图说明书。它包含 SKILL.md 主文档以及 api、common-patterns、demos、design-theory、tutorials 等参考文档。
在 Cursor、Claude Code、Codex 中按路径引用即可，无需安装任何软件。使用时直接告诉 AI 即可，AI 会根据仓库统一的风格约定生成画图脚本。
出版级风格统一
配色采用语义化色盘：蓝色表示方法，绿色表示增益，红色表示对比，灰色表示中性数据。字体统一走 Helvetica/Arial 字体栈，坐标轴默认去掉上边和右边的框线。
导出规格 300 dpi 起步，密集柱状图用 600 dpi，同时输出 PNG 和 PDF 矢量格式。这套约定保证了多张图之间颜色、字号、线宽等一致，投稿时不会出现图1一种风格、图2另一种风格的尴尬。
使用方法
克隆仓库到本地：
git clone https://github.com/ChenLiu-1996/figures4papers.git画图之前，用一行代码套上出版级风格：
apply_publication_style(FigureStyle(font_size=24, axes_linewidth=3))普通绘图流程后，调用 finalize_figure 一次性导出：
fig, ax = create_subplots(1, 1, figsize=(8, 6))
make_grouped_bar(ax, ["A", "B"], [[1,2,3],[2,1,2]], ["X", "Y"], annotate=True)
finalize_figure(fig, "output/result", formats=["png", "pdf"], dpi=300)PNG 和 PDF 一起输出，dpi、配色、字体等细节都不用再操心。也可以在 Cursor 或 Claude Code 里直接调用 AI Skill，让 AI 按照约定来写脚本。
写在最后
figures4papers 把论文配图变成了"抄作业"：脚本有出处，风格有约定，导出有标准。如果要赶交稿、发论文或做算法对比图，这个仓库值得一看。画得越多，统一模板节省下来的时间就越大。
