数据可视化是科研论文中不可或缺的工具，它通过直观的图形揭示复杂信息，提升论文的说服力。让我们深入探讨几种常见的图表类型及其在论文中的应用。
折线图是展示数据随时间变化趋势的首选，例如《自然语言到代码生成》中的实例。用matplotlib和seaborn简单绘制，可以清晰地展示模型性能随训练进程的变化。
散点图揭示两个连续变量之间的关系和数据分布。使用三种颜色标记，帮助读者理解不同数据集的关联模式，无论是科学实验数据还是社会学研究数据。
箱型图展示了数据的四分位数分布，以及可能的异常值。三组数据通过箱体、中位线和须线呈现，帮助读者快速理解数据的集中趋势和变异情况。
热力图在矩阵数据中大显身手，例如在ACL-2023论文中的应用，通过颜色深浅展示类别间的关联性和相对大小，直观展现数据模式。
结合核密度估计和盒型图，小提琴图用三组数据的三个小提琴形态，揭示出数据分布的精细细节。
饼图用matplotlib和seaborn绘制，显示各部分在整体中的占比，如ACL-2023论文中的应用，简洁明了地展示了类别占比情况。
计算机论文中，热力图、小提琴图和饼图是基础且关键的图表形式，而蜘蛛网图和气泡图则提供了更多维度的可视化视角。掌握这些图表的绘制和解读，将大大提高论文的可读性和影响力。现在，让我们一起探索更多数据可视化的新领域吧！