用 Nano Banana Pro 制作 7 类科研统计图：代码生成方式彻底消除数值幻觉

作者注：详解 PaperBanana 如何通过生成可执行 Matplotlib 代码而非像素图像来制作科研统计图，彻底消除数值幻觉问题，覆盖柱状图、折线图、散点图等 7 类图表

科研论文中的统计图表承载着实验的核心结论——柱状图的高度、折线图的趋势、散点图的分布，每一个数据点都必须精确无误。然而，当你用 DALL-E、Midjourney 等通用图像生成器制作统计图时，一个致命问题始终存在：数值幻觉（Numerical Hallucination）。柱高与刻度不匹配、数据点偏移、坐标轴标签错误——这些"看起来正确但数据错误"的图表，一旦出现在论文中，后果不堪设想。

核心价值: 读完本文，你将理解 PaperBanana 为何选择代码生成而非图像生成来制作科研统计图，掌握 7 类统计图的 Matplotlib 代码生成方法，以及如何通过 Nano Banana Pro API 低成本实现零数值幻觉的学术数据可视化。

Nano Banana Pro 科研统计图核心要点

为什么科研统计图不能用图像生成

传统 AI 图像生成模型（如 DALL-E 3、Midjourney V7）在制作科研统计图时面临一个根本性缺陷：它们将图表作为「像素」来渲染，而非基于「数据」来绘制。这意味着模型在生成柱状图时，并不是根据 [85, 72, 91, 68] 这样的数值来计算柱高，而是根据"看起来像柱状图"的视觉模式来填充像素。

结果就是数值幻觉——柱高与 Y 轴刻度不匹配、数据点偏离实际位置、坐标轴标签出现乱码或错误。在 PaperBanana 的评测中，直接使用图像生成模型制作统计图时，「数值幻觉和元素重复」是最常见的忠实度错误。

PaperBanana 采用了截然不同的策略：对于统计图表，Visualizer 智能体不调用 Nano Banana Pro 的图像生成能力，而是生成可执行的 Python Matplotlib 代码。这种「代码优先」的方式从根本上消除了数值幻觉——因为代码会按照精确的数学计算来绑定数据与视觉元素。

数值幻觉问题深度解析

什么是科研统计图中的数值幻觉

数值幻觉是指 AI 图像生成模型在制作统计图表时，生成的视觉元素与实际数据不一致的现象。具体表现包括：

• 柱高偏移: 柱状图的柱体高度与 Y 轴刻度值不对应
• 数据点漂移: 散点图中的点偏离正确的 (x, y) 坐标
• 刻度错误: 坐标轴的刻度间距不均匀或数值标注错误
• 图例混乱: 图例颜色与实际数据系列不匹配
• 标签乱码: 坐标轴标签出现拼写错误或文字重叠

数值幻觉的根本原因

通用图像生成模型的训练目标是「生成视觉上逼真的图像」，而非「生成数据上精确的图表」。当模型看到 Prompt 中的「柱状图，数值 [85, 72, 91, 68]」时，它并不会建立数值到像素高度的数学映射，而是基于训练集中大量柱状图的「视觉模式」来生成近似的外观。

PaperBanana 代码生成方式如何消除数值幻觉

PaperBanana 的解决方案简洁而彻底：对于科研统计图，不生成图像，而是生成代码。

当 PaperBanana 的 Visualizer 智能体接收到统计图表任务时，它会将图表描述转换为可执行的 Python Matplotlib 代码。在这段代码中，每一个柱体的高度、每一个数据点的坐标、每一条坐标轴的刻度，都是通过数学计算精确确定的——而非由神经网络"猜测"的。

这种代码优先的方式还带来一个重要的附加价值：可编辑性。你收到的不是一张无法修改的栅格图像，而是一段清晰的 Python 代码。你可以自由调整颜色、字体、注释、图例位置，甚至修改底层数据后重新运行——这在期刊审稿阶段的修改需求中尤为实用。

🎯 技术建议: PaperBanana 的代码生成能力底层由大语言模型驱动。你也可以直接通过 API易 apiyi.com 调用 Nano Banana Pro 等模型来生成 Matplotlib 代码，平台支持 OpenAI 兼容接口，每次调用成本极低。

Nano Banana Pro 科研统计图 7 类图表代码生成

PaperBanana 在 240 个 ChartMimic 基准测试用例中验证了代码生成方式的有效性，覆盖折线图、柱状图、散点图和多面板图等常见类型。以下是 7 类科研统计图的完整 Prompt 模板和代码示例。

第 1 类：柱状图（Bar Chart）

柱状图是论文中最常用的图表类型之一，用于对比不同条件下的实验结果。

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()

第 2 类：折线图（Line Chart）

折线图展示随时间或条件变化的趋势，适合训练曲线和消融实验。

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()

第 3 类：散点图（Scatter Plot）

散点图用于展示两个变量之间的相关关系或聚类分布。

第 4 类：热力图（Heatmap）

热力图适合展示混淆矩阵、注意力权重矩阵和相关系数矩阵。

第 5 类：雷达图（Radar Chart）

雷达图用于多维度能力对比，常见于模型综合评测。

第 6 类：饼图/环形图（Pie/Donut Chart）

饼图展示组成比例，适合数据集分布和资源分配分析。

第 7 类：多面板组合图（Multi-Panel）

多面板图将多个子图组合在一张 Figure 中，是论文中最常见的复合图表形式。

💰 成本优化: 通过 API易 apiyi.com 调用大语言模型生成 Matplotlib 代码，每次调用成本远低于图像生成。生成一段 50 行的 Matplotlib 代码只需约 $0.01，而且代码可反复修改执行，无需重新调用 API。同时推荐使用在线工具 Image.apiyi.com 快速验证可视化效果。

Nano Banana Pro 科研统计图快速上手

极简示例：用 AI 生成精确柱状图代码

以下是通过 API 调用大语言模型，让 AI 根据你的数据自动生成 Matplotlib 代码的最简方式：

import openai

client = openai.OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://vip.apiyi.com/v1"  # 使用 API易 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，包含标签和数值
        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"  # API易统一接口
    )

    style_guide = {
        "academic": "Clean academic style: no top/right spines, "
                    "serif fonts, 300 dpi, tight layout",
        "minimal": "Minimal style: grayscale-friendly, thin lines, "
                    "no grid, compact layout",
        "detailed": "Detailed style: with grid, annotations, "
                    "error bars where applicable"
    }

    prompt = f"""Generate publication-ready Python Matplotlib code.

Chart type: {chart_type}
Data: {data}
Title: {title}
Style: {style_guide.get(style, style_guide['academic'])}
Figure size: {figsize}
Export: Save as {save_format} at 300 dpi

Requirements:
- All data values must be mathematically precise
- Include proper axis labels and legend
- Use colorblind-friendly palette
- Code must be executable without modification
- Add value annotations where appropriate"""

    try:
        response = client.chat.completions.create(
            model="gemini-2.5-flash",
            messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
            max_tokens=2000
        )
        return response.choices[0].message.content
    except Exception as e:
        return f"Error: {str(e)}"

# 使用示例：生成模型性能对比柱状图
code = generate_chart_code(
    chart_type="grouped_bar",
    data={
        "models": ["GPT-4o", "Claude 4", "Gemini 2", "Ours"],
        "accuracy": [89.2, 91.5, 87.8, 93.1],
        "f1_score": [87.5, 90.1, 86.3, 92.4]
    },
    title="Model Performance on SQuAD 2.0",
    style="academic"
)
print(code)

🚀 快速开始: 推荐通过 API易 apiyi.com 平台调用 AI 模型生成科研统计图代码。平台支持 Gemini、Claude、GPT 等多种模型，均可生成高质量 Matplotlib 代码。注册即可获取免费额度，5 分钟完成首张统计图的代码生成。

代码生成 vs 图像生成：科研统计图质量对比

为什么 PaperBanana 在科研统计图场景下放弃了 Nano Banana Pro 的图像生成能力，转而使用代码生成？以下对比数据说明了一切。

图像生成方式的问题

使用 Nano Banana Pro、DALL-E 3 或 Midjourney 直接生成科研统计图时，模型会尝试用像素"画出"一张看起来像图表的图像。虽然视觉效果可能不错，但以下问题几乎无法避免：

• 数值不精确: 柱高与实际数据之间没有数学绑定
• 不可编辑: 输出是栅格图像，无法修改单个数据点
• 不可复现: 无法通过代码重新执行获得完全相同的图表
• 标签易错: 坐标轴标签容易出现拼写或数值错误

代码生成方式的优势

PaperBanana 的代码生成方式则完全不同：

• 数学绑定: 每个视觉元素都由代码中的数值精确计算
• 可编辑: 修改一行代码即可更新颜色、标签、数据
• 可复现: 同一段代码在任何环境下执行结果完全一致
• 审稿友好: 审稿人要求修改图表时，只需调整代码参数

🎯 选择建议: 对于需要展示精确数值的科研统计图（柱状图、折线图、散点图等），强烈建议使用代码生成方式。如果你的图表以视觉概念为主（方法论图、架构图），则 Nano Banana Pro 的图像生成能力更合适。通过 API易 apiyi.com 平台，你可以同时调用图像生成和文本生成模型，灵活切换。

Nano Banana Pro 科研统计图 Prompt 工程技巧

让 AI 生成高质量 Matplotlib 代码的关键在于 Prompt 的结构化程度。以下是经过验证的 5 条核心技巧。

技巧 1：数据必须显式给出

永远不要让 AI "编造"数据。在 Prompt 中明确提供完整的数据值，包括标签、数值和单位。

✅ 正确: Data: models=['A','B','C'], accuracy=[89.2, 91.5, 87.8]
❌ 错误: Generate a bar chart comparing three models

技巧 2：指定学术风格约束

学术图表有严格的排版要求。在 Prompt 中明确以下约束：

• 移除顶部和右侧边框（spines['top'].set_visible(False)）
• 字体大小层级：标题 14pt、轴标签 12pt、刻度 10pt
• 色盲友好配色（避免红绿搭配）
• 输出 300+ dpi 的 PDF/EPS 格式

技巧 3：要求添加数值标注

在柱状图上方添加精确数值标签，让读者无需参照坐标轴就能读取数据——这也是消除「视觉模糊性」的重要手段。

技巧 4：指定可执行性

明确要求生成的代码可以「不做任何修改直接运行」。这会促使 AI 包含所有必要的 import 语句、数据定义和保存命令。

技巧 5：为审稿修改预留灵活性

要求 AI 将数据定义和样式参数分开放置在代码顶部，方便后续快速修改。

🎯 实践建议: 将以上 5 条技巧组合为你的标准 Prompt 模板。通过 API易 apiyi.com 调用不同模型反复迭代，找到最适合你研究领域的代码风格。平台支持 Gemini、Claude、GPT 等多模型切换，便于对比生成效果。

常见问题

总结

Nano Banana Pro 科研统计图代码生成方式的核心要点：

1. 代码优先于像素: PaperBanana 对科研统计图采用 Matplotlib 代码生成而非图像渲染，从根本上消除数值幻觉
2. 7 类图表全覆盖: 柱状图、折线图、散点图、热力图、雷达图、饼图、多面板图，满足论文数据可视化的全部需求
3. 可编辑可复现: 代码输出支持自由修改和精确复现，审稿修改只需调整参数而非重新生成
4. 5 条 Prompt 技巧: 显式数据、学术约束、数值标注、可执行性、参数分离，确保生成的代码高质量可用

在科研统计图的精确性要求面前，「代码即图表」是唯一可靠的路径。通过 AI 辅助生成 Matplotlib 代码，你既获得了 AI 的效率，又保留了代码的精确性——两全其美。

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📚 参考资料

⚠️ 链接格式说明: 所有外链使用 资料名: domain.com 格式，方便复制但不可点击跳转，避免 SEO 权重流失。

1. PaperBanana 项目主页: 官方发布页面，包含论文和 Demo

   • 链接: dwzhu-pku.github.io/PaperBanana/
   • 说明: 了解 PaperBanana 统计图代码生成的核心原理和评测数据

2. PaperBanana 论文: arXiv 预印本全文

   • 链接: arxiv.org/abs/2601.23265
   • 说明: 深入理解代码生成 vs 图像生成的技术选择和 ChartMimic 基准测试

3. Matplotlib 官方文档: Python 数据可视化库

   • 链接: matplotlib.org/stable/
   • 说明: Matplotlib API 参考，用于理解和修改 AI 生成的图表代码

4. Nano Banana Pro 官方文档: Google DeepMind 模型介绍

   • 链接: deepmind.google/models/gemini-image/pro/
   • 说明: 了解 Nano Banana Pro 在方法论图场景下的图像生成能力

5. API易 在线出图工具: 零代码图表预览

   • 链接: Image.apiyi.com
   • 说明: 快速预览 AI 生成的科研统计图效果

作者: APIYI Team
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