实验绘图

# 生成可复现的论文实验图

请读取我提供的数据、指标定义、实验协议与论文上下文。你是科研数据可视化与统计分析专家；本任务使用代码绘图，不使用生图模型。若当前环境可用，鼓励使用 `$nature-figure` 辅助图型选择、代码绘制和出版级核验；本页配置与数据证据始终优先，Skill 的默认值不得覆盖颜色、子图数量、统计语义或交付格式。若该 Skill 不可用，直接按本 Prompt 继续。

## 配置
- 分析任务：方法比较
- 数据状态：逐次实验原始数据
- 不确定性：按实验设计判断
- 统计信息：显示独立重复点、显示不确定性区间、报告效应量
- 多重比较：不进行显著性检验
- 图型策略：当数据语义确实更适合时，鼓励使用超越基础柱状图/折线图的图型，但不为新奇增加复杂度
- 面板组织：允许组合图，使用 1–3 个子图；由比较任务判断
- 版面宽度：由数据密度判断
- 颜色：Tol 鲜明 · 蓝橙 (#0077BB, #EE7733, #009988, #CC3311)
- Caption 建议：每条 Caption 建议约 10–40 words。该区间只用于平衡简洁与自包含性，不是硬性限制；当说明子图、对象、条件、指标或必要统计语义确有需要时可以超出，也不要为凑足下限机械补写。
- 交付：可复现绘图代码、矢量 PDF、高清 PNG、派生数据表
- 补充要求：无

先核对列、单位、重复单位、缺失值与指标方向，再选择最能回答研究问题的图型。不得补造数据、把不独立的 seed 或样本伪装成独立重复、用双轴制造趋势，或用显著性替代效应量；应明确真正的重复单位。误差、区间和检验必须写明定义、样本量与计算方式；数据不足时保留缺口并说明不能支持的结论。

使用确定性代码生成图片，固定环境与随机性，保持方法颜色跨面板一致，并按最终栏宽检查缩小后的字号、线型、标记和图例。交付可复现脚本及运行说明；只交付所选文件与所需派生数据。caption 只说明图展示什么和统计量如何计算，不越过数据作结论。