Crea 7 tipos de gráficos estadísticos de investigación científica con Nano Banana Pro: el método de generación de código elimina por completo las alucinaciones numéricas

Nota del autor: Detalle de cómo PaperBanana utiliza la generación de código Matplotlib ejecutable en lugar de imágenes de píxeles para crear gráficos estadísticos científicos, eliminando por completo el problema de las alucinaciones numéricas. Cubre 7 tipos de gráficos, incluyendo diagramas de barras, gráficos de líneas y diagramas de dispersión.

Los gráficos estadísticos en los artículos de investigación científica son el soporte de las conclusiones principales del experimento: la altura de una barra, la tendencia de una línea o la distribución de los puntos en un diagrama de dispersión; cada dato debe ser exacto. Sin embargo, al usar generadores de imágenes generales como DALL-E o Midjourney para crear estos gráficos, surge un problema crítico: la alucinación numérica (Numerical Hallucination). Alturas de barras que no coinciden con la escala, puntos de datos desplazados o etiquetas de ejes erróneas; estos gráficos que "parecen correctos pero tienen datos falsos" pueden tener consecuencias desastrosas si aparecen en una publicación académica.

Valor principal: Al terminar de leer este artículo, entenderás por qué PaperBanana prefiere la generación de código sobre la generación de imágenes para crear gráficos científicos, dominarás los métodos de generación de código Matplotlib para 7 tipos de gráficos estadísticos y aprenderás cómo lograr una visualización de datos académicos con cero alucinaciones y a bajo costo mediante la API de Nano Banana Pro.

Puntos clave de los gráficos estadísticos científicos en Nano Banana Pro

Por qué los gráficos estadísticos científicos no deben generarse como imágenes

Los modelos tradicionales de generación de imágenes por IA (como DALL-E 3 o Midjourney V7) enfrentan un defecto fundamental al crear gráficos científicos: renderizan los gráficos como «píxeles» en lugar de dibujarlos basándose en «datos». Esto significa que, al generar un gráfico de barras, el modelo no calcula la altura de las barras basándose en valores como [85, 72, 91, 68], sino que rellena píxeles basándose en patrones visuales que «parecen un gráfico de barras».

El resultado son alucinaciones numéricas: alturas de barras que no coinciden con la escala del eje Y, puntos de datos desviados de su posición real y etiquetas de ejes con caracteres extraños o errores. En las evaluaciones de PaperBanana, las «alucinaciones numéricas y la duplicación de elementos» son los errores de fidelidad más comunes al usar modelos de generación de imágenes para crear gráficos estadísticos.

PaperBanana adopta una estrategia completamente diferente: para los gráficos estadísticos, el agente Visualizer no utiliza la capacidad de generación de imágenes de Nano Banana Pro, sino que genera código Python Matplotlib ejecutable. Este enfoque de «código primero» elimina de raíz las alucinaciones numéricas, ya que el código vincula los datos con los elementos visuales mediante cálculos matemáticos precisos.

Análisis profundo del problema de las alucinaciones numéricas

¿Qué son las alucinaciones numéricas en los gráficos estadísticos científicos?

Las alucinaciones numéricas se refieren al fenómeno en el que los modelos de generación de imágenes por IA producen elementos visuales que no coinciden con los datos reales al crear gráficos estadísticos. Las manifestaciones específicas incluyen:

• Desviación de la altura de las barras: La altura de las barras en un gráfico de barras no corresponde con los valores de la escala del eje Y.
• Desplazamiento de los puntos de datos: Los puntos en un gráfico de dispersión se desvían de las coordenadas (x, y) correctas.
• Errores de escala: Los intervalos de la escala en los ejes no son uniformes o las etiquetas numéricas son incorrectas.
• Confusión en la leyenda: Los colores de la leyenda no coinciden con las series de datos reales.
• Etiquetas ilegibles: Aparecen errores ortográficos o superposición de texto en las etiquetas de los ejes.

La causa raíz de las alucinaciones numéricas

El objetivo de entrenamiento de los modelos generales de generación de imágenes es "generar imágenes visualmente realistas", no "generar gráficos de datos precisos". Cuando el modelo ve en una indicación algo como "gráfico de barras, valores [85, 72, 91, 68]", no establece un mapeo matemático de los valores a la altura de los píxeles, sino que genera una apariencia aproximada basada en los "patrones visuales" de la gran cantidad de gráficos de barras presentes en su conjunto de entrenamiento.

Cómo el método de generación de código de PaperBanana elimina las alucinaciones numéricas

La solución de PaperBanana es sencilla y radical: para los gráficos estadísticos científicos, no genera imágenes, sino código.

Cuando el agente Visualizer de PaperBanana recibe una tarea de gráfico estadístico, convierte la descripción del gráfico en código Python Matplotlib ejecutable. En este código, la altura de cada barra, las coordenadas de cada punto de datos y la escala de cada eje se determinan con precisión mediante cálculos matemáticos, en lugar de ser "adivinados" por una red neuronal.

Este enfoque de "código primero" también aporta un valor añadido importante: la editabilidad. No recibes una imagen rasterizada imposible de modificar, sino un fragmento de código Python claro. Puedes ajustar libremente los colores, las fuentes, las anotaciones, la posición de la leyenda e incluso modificar los datos subyacentes y volver a ejecutarlo, lo cual es especialmente útil durante la fase de revisión por pares de una revista científica.

🎯 Sugerencia técnica: La capacidad de generación de código de PaperBanana está impulsada por un Modelo de Lenguaje Grande. También puedes llamar directamente a modelos como Nano Banana Pro a través de APIYI (apiyi.com) para generar código Matplotlib. La plataforma es compatible con la interfaz de OpenAI y el coste por llamada es extremadamente bajo.

Generación de código para 7 tipos de gráficos estadísticos científicos con Nano Banana Pro

PaperBanana ha verificado la eficacia del método de generación de código en 240 casos de prueba del benchmark ChartMimic, cubriendo tipos comunes como gráficos de líneas, de barras, de dispersión y multipanel. A continuación, se presentan plantillas de indicación y ejemplos de código para 7 tipos de gráficos científicos.

Categoría 1: Gráfico de barras (Bar Chart)

El gráfico de barras es uno de los tipos más utilizados en artículos científicos para comparar resultados experimentales bajo diferentes condiciones.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 实验数据
models = ['GPT-4o', 'Claude 4', 'Gemini 2', 'Llama 3', 'Qwen 3']
accuracy = [89.2, 91.5, 87.8, 83.4, 85.1]
colors = ['#3b82f6', '#10b981', '#f59e0b', '#ef4444', '#8b5cf6']

fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 5))
bars = ax.bar(models, accuracy, color=colors, width=0.6, edgecolor='white')

# 添加数值标签
for bar, val in zip(bars, accuracy):
    ax.text(bar.get_x() + bar.get_width()/2, bar.get_height() + 0.5,
            f'{val}%', ha='center', va='bottom', fontsize=10, fontweight='bold')

ax.set_ylabel('Accuracy (%)', fontsize=12)
ax.set_title('Model Performance Comparison on MMLU Benchmark', fontsize=14)
ax.set_ylim(75, 95)
ax.spines['top'].set_visible(False)
ax.spines['right'].set_visible(False)
plt.tight_layout()
plt.savefig('bar_chart.pdf', dpi=300, bbox_inches='tight')
plt.show()

Categoría 2: Gráfico de líneas (Line Chart)

Los gráficos de líneas muestran tendencias a lo largo del tiempo o condiciones, ideales para curvas de entrenamiento y experimentos de ablación.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

epochs = np.arange(1, 21)
train_loss = 2.5 * np.exp(-0.15 * epochs) + 0.3 + np.random.normal(0, 0.02, 20)
val_loss = 2.5 * np.exp(-0.12 * epochs) + 0.45 + np.random.normal(0, 0.03, 20)

fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 5))
ax.plot(epochs, train_loss, 'o-', color='#3b82f6', label='Train Loss', linewidth=2, markersize=4)
ax.plot(epochs, val_loss, 's--', color='#ef4444', label='Val Loss', linewidth=2, markersize=4)

ax.set_xlabel('Epoch', fontsize=12)
ax.set_ylabel('Loss', fontsize=12)
ax.set_title('Training and Validation Loss Curves', fontsize=14)
ax.legend(fontsize=11, frameon=False)
ax.spines['top'].set_visible(False)
ax.spines['right'].set_visible(False)
plt.tight_layout()
plt.savefig('line_chart.pdf', dpi=300, bbox_inches='tight')
plt.show()

Categoría 3: Gráfico de dispersión (Scatter Plot)

Se utiliza para mostrar la correlación entre dos variables o la distribución de clústeres.

Categoría 4: Mapa de calor (Heatmap)

Ideal para mostrar matrices de confusión, matrices de pesos de atención y matrices de coeficientes de correlación.

Categoría 5: Gráfico de radar (Radar Chart)

Se utiliza para la comparación de capacidades multidimensionales, común en la evaluación integral de modelos.

Categoría 6: Gráfico de tarta/anillo (Pie/Donut Chart)

Muestra proporciones de composición, adecuado para el análisis de distribución de conjuntos de datos y asignación de recursos.

Categoría 7: Gráfico combinado multipanel (Multi-Panel)

Combina varios subgráficos en una sola figura, siendo la forma de gráfico compuesto más común en los artículos científicos.

💰 Optimización de costes: Al usar APIYI (apiyi.com) para llamar a un Modelo de Lenguaje Grande y generar código Matplotlib, el coste por cada llamada es mucho menor que el de la generación de imágenes. Generar un fragmento de 50 líneas de código Matplotlib cuesta aproximadamente $0.01, y el código se puede modificar y ejecutar repetidamente sin necesidad de llamar de nuevo a la API. También se recomienda usar la herramienta online Image.apiyi.com para verificar rápidamente el efecto de la visualización.

Guía rápida de Nano Banana Pro para gráficos estadísticos científicos

Ejemplo minimalista: Genera código para gráficos de barras precisos con IA

Esta es la forma más sencilla de llamar a un Modelo de Lenguaje Grande a través de una API para que la IA genere automáticamente código de Matplotlib basado en tus datos:

import openai

client = openai.OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://vip.apiyi.com/v1"  # 使用 APIYI 统一接口
)

response = client.chat.completions.create(
    model="gemini-2.5-flash",
    messages=[{
        "role": "user",
        "content": """Generate publication-ready Python Matplotlib code for a grouped bar chart.

Data:
- Models: ['Method A', 'Method B', 'Method C', 'Ours']
- BLEU Score: [32.1, 35.4, 33.8, 38.7]
- ROUGE-L: [41.2, 43.8, 42.1, 47.3]

Requirements:
- Grouped bars with distinct colors (blue and green)
- Value labels on top of each bar
- Clean academic style, no top/right spines
- Title: 'Translation Quality Comparison'
- Save as PDF at 300 dpi
- Figsize: (8, 5)"""
    }]
)
print(response.choices[0].message.content)

import openai
from typing import Dict, List, Optional

def generate_chart_code(
    chart_type: str,
    data: Dict,
    title: str,
    style: str = "academic",
    figsize: str = "(8, 5)",
    save_format: str = "pdf"
) -> str:
    """
    使用 AI 生成科研统计图的 Matplotlib 代码

    Args:
        chart_type: 图表类型 - bar/line/scatter/heatmap/radar/pie/multi-panel
        data: 数据字典，包含标签 and 数值
        title: 图表标题
        style: 风格 - academic/minimal/detailed
        figsize: 图表尺寸
        save_format: 导出格式 - pdf/png/svg

    Returns:
        可执行的 Matplotlib Python 代码
    """
    client = openai.OpenAI(
        api_key="YOUR_API_KEY",
        base_url="https://vip.apiyi.com/v1"  # APIYI统一接口
    )

    style_guide = {
        "academic": "Clean academic style

## Técnicas de ingeniería de indicaciones para gráficos estadísticos científicos con Nano Banana Pro

La clave para que la IA genere código de Matplotlib de alta calidad reside en qué tan estructurada esté la **indicación**. Aquí tienes 5 técnicas fundamentales que han sido verificadas.

### Técnica 1: Los datos deben proporcionarse explícitamente

Nunca permitas que la IA "invente" los datos. Proporciona claramente los valores completos en la **indicación**, incluyendo etiquetas, valores numéricos y unidades.

```text
✅ Correcto: Datos: modelos=['A','B','C'], precisión=[89.2, 91.5, 87.8]
❌ Incorrecto: Genera un gráfico de barras comparando tres modelos