用 Nano Banana Pro 製作 7 類科研統計圖：代碼生成方式徹底消除數值幻覺

作者注：詳解 PaperBanana 如何通過生成可執行 Matplotlib 代碼而非像素圖像來製作科研統計圖，徹底消除數值幻覺問題，覆蓋柱狀圖、折線圖、散點圖等 7 類圖表

科研論文中的統計圖表承載着實驗的核心結論——柱狀圖的高度、折線圖的趨勢、散點圖的分佈，每一個數據點都必須精確無誤。然而，當你用 DALL-E、Midjourney 等通用圖像生成器製作統計圖時，一個致命問題始終存在：數值幻覺（Numerical Hallucination）。柱高與刻度不匹配、數據點偏移、座標軸標籤錯誤——這些"看起來正確但數據錯誤"的圖表，一旦出現在論文中，後果不堪設想。

核心價值: 讀完本文，你將理解 PaperBanana 爲何選擇代碼生成而非圖像生成來製作科研統計圖，掌握 7 類統計圖的 Matplotlib 代碼生成方法，以及如何通過 Nano Banana Pro API 低成本實現零數值幻覺的學術數據可視化。

Nano Banana Pro 科研統計圖核心要點

爲什麼科研統計圖不能用圖像生成

傳統 AI 圖像生成模型（如 DALL-E 3、Midjourney V7）在製作科研統計圖時面臨一個根本性缺陷：它們將圖表作爲「像素」來渲染，而非基於「數據」來繪製。這意味着模型在生成柱狀圖時，並不是根據 [85， 72， 91， 68] 這樣的數值來計算柱高，而是根據"看起來像柱狀圖"的視覺模式來填充像素。

結果就是數值幻覺——柱高與 Y 軸刻度不匹配、數據點偏離實際位置、座標軸標籤出現亂碼或錯誤。在 PaperBanana 的評測中，直接使用圖像生成模型製作統計圖時，「數值幻覺和元素重複」是最常見的忠實度錯誤。

PaperBanana 採用了截然不同的策略：對於統計圖表，Visualizer 智能體不調用 Nano Banana Pro 的圖像生成能力，而是生成可執行的 Python Matplotlib 代碼。這種「代碼優先」的方式從根本上消除了數值幻覺——因爲代碼會按照精確的數學計算來綁定數據與視覺元素。

數值幻覺問題深度解析

什麼是科研統計圖中的數值幻覺

數值幻覺是指 AI 圖像生成模型在製作統計圖表時，生成的視覺元素與實際數據不一致的現象。具體表現包括：

• 柱高偏移: 柱狀圖的柱體高度與 Y 軸刻度值不對應
• 數據點漂移: 散點圖中的點偏離正確的 （x， y） 座標
• 刻度錯誤: 座標軸的刻度間距不均勻或數值標註錯誤
• 圖例混亂: 圖例顏色與實際數據系列不匹配
• 標籤亂碼: 座標軸標籤出現拼寫錯誤或文字重疊

數值幻覺的根本原因

通用圖像生成模型的訓練目標是「生成視覺上逼真的圖像」，而非「生成數據上精確的圖表」。當模型看到 Prompt 中的「柱狀圖，數值 [85， 72， 91， 68]」時，它並不會建立數值到像素高度的數學映射，而是基於訓練集中大量柱狀圖的「視覺模式」來生成近似的外觀。

PaperBanana 代碼生成方式如何消除數值幻覺

PaperBanana 的解決方案簡潔而徹底：對於科研統計圖，不生成圖像，而是生成代碼。

當 PaperBanana 的 Visualizer 智能體接收到統計圖表任務時，它會將圖表描述轉換爲可執行的 Python Matplotlib 代碼。在這段代碼中，每一個柱體的高度、每一個數據點的座標、每一條座標軸的刻度，都是通過數學計算精確確定的——而非由神經網絡"猜測"的。

這種代碼優先的方式還帶來一個重要的附加價值：可編輯性。你收到的不是一張無法修改的柵格圖像，而是一段清晰的 Python 代碼。你可以自由調整顏色、字體、註釋、圖例位置，甚至修改底層數據後重新運行——這在期刊審稿階段的修改需求中尤爲實用。

🎯 技術建議: PaperBanana 的代碼生成能力底層由大語言模型驅動。你也可以直接通過 API易 apiyi.com 調用 Nano Banana Pro 等模型來生成 Matplotlib 代碼，平臺支持 OpenAI 兼容接口，每次調用成本極低。

Nano Banana Pro 科研統計圖 7 類圖表代碼生成

PaperBanana 在 240 個 ChartMimic 基準測試用例中驗證了代碼生成方式的有效性，覆蓋折線圖、柱狀圖、散點圖和多面板圖等常見類型。以下是 7 類科研統計圖的完整 Prompt 模板和代碼示例。

第 1 類：柱狀圖（Bar Chart）

柱狀圖是論文中最常用的圖表類型之一，用於對比不同條件下的實驗結果。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 實驗數據
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'）

# 添加數值標籤
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 類：折線圖（Line Chart）

折線圖展示隨時間或條件變化的趨勢，適合訓練曲線和消融實驗。

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 類：散點圖（Scatter Plot）

散點圖用於展示兩個變量之間的相關關係或聚類分佈。

第 4 類：熱力圖（Heatmap）

熱力圖適合展示混淆矩陣、注意力權重矩陣和相關係數矩陣。

第 5 類：雷達圖（Radar Chart）

雷達圖用於多維度能力對比，常見於模型綜合評測。

第 6 類：餅圖/環形圖（Pie/Donut Chart）

餅圖展示組成比例，適合數據集分佈和資源分配分析。

第 7 類：多面板組合圖（Multi-Panel）

多面板圖將多個子圖組合在一張 Figure 中，是論文中最常見的複合圖表形式。

💰 成本優化: 通過 API易 apiyi.com 調用大語言模型生成 Matplotlib 代碼，每次調用成本遠低於圖像生成。生成一段 50 行的 Matplotlib 代碼只需約 $0.01，而且代碼可反覆修改執行，無需重新調用 API。同時推薦使用在線工具 Image.apiyi.com 快速驗證可視化效果。

Nano Banana Pro 科研統計圖快速上手

極簡示例：用 AI 生成精確柱狀圖代碼

以下是通過 API 調用大語言模型，讓 AI 根據你的數據自動生成 Matplotlib 代碼的最簡方式：

import openai

client = openai.OpenAI（
    api_key="YOUR_API_KEY"，
    base_url="https://vip.apiyi.com/v1"  # 使用 API易 統一接口
）

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 生成科研統計圖的 Matplotlib 代碼

    Args:
        chart_type: 圖表類型 - bar/line/scatter/heatmap/radar/pie/multi-panel
        data: 數據字典，包含標籤和數值
        title: 圖表標題
        style: 風格 - academic/minimal/detailed
        figsize: 圖表尺寸
        save_format: 導出格式 - pdf/png/svg

    Returns:
        可執行的 Matplotlib Python 代碼
    """
    client = openai.OpenAI（
        api_key="YOUR_API_KEY"，
        base_url="https://vip.apiyi.com/v1"  # API易統一接口
    ）

    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：生成模型性能對比柱狀圖
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）

🚀 快速開始: 推薦通過 API易 apiyi.com 平臺調用 AI 模型生成科研統計圖代碼。平臺支持 Gemini、Claude、GPT 等多種模型，均可生成高質量 Matplotlib 代碼。註冊即可獲取免費額度，5 分鐘完成首張統計圖的代碼生成。

代碼生成 vs 圖像生成：科研統計圖質量對比

爲什麼 PaperBanana 在科研統計圖場景下放棄了 Nano Banana Pro 的圖像生成能力，轉而使用代碼生成？以下對比數據說明了一切。

圖像生成方式的問題

使用 Nano Banana Pro、DALL-E 3 或 Midjourney 直接生成科研統計圖時，模型會嘗試用像素"畫出"一張看起來像圖表的圖像。雖然視覺效果可能不錯，但以下問題幾乎無法避免：

• 數值不精確: 柱高與實際數據之間沒有數學綁定
• 不可編輯: 輸出是柵格圖像，無法修改單個數據點
• 不可復現: 無法通過代碼重新執行獲得完全相同的圖表
• 標籤易錯: 座標軸標籤容易出現拼寫或數值錯誤

代碼生成方式的優勢

PaperBanana 的代碼生成方式則完全不同：

• 數學綁定: 每個視覺元素都由代碼中的數值精確計算
• 可編輯: 修改一行代碼即可更新顏色、標籤、數據
• 可復現: 同一段代碼在任何環境下執行結果完全一致
• 審稿友好: 審稿人要求修改圖表時，只需調整代碼參數

🎯 選擇建議: 對於需要展示精確數值的科研統計圖（柱狀圖、折線圖、散點圖等），強烈建議使用代碼生成方式。如果你的圖表以視覺概念爲主（方法論圖、架構圖），則 Nano Banana Pro 的圖像生成能力更合適。通過 API易 apiyi.com 平臺，你可以同時調用圖像生成和文本生成模型，靈活切換。

Nano Banana Pro 科研統計圖 Prompt 工程技巧

讓 AI 生成高質量 Matplotlib 代碼的關鍵在於 Prompt 的結構化程度。以下是經過驗證的 5 條核心技巧。

技巧 1：數據必須顯式給出

永遠不要讓 AI "編造"數據。在 Prompt 中明確提供完整的數據值，包括標籤、數值和單位。

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

技巧 2：指定學術風格約束

學術圖表有嚴格的排版要求。在 Prompt 中明確以下約束：

• 移除頂部和右側邊框（spines['top'].set_visible（False））
• 字體大小層級：標題 14pt、軸標籤 12pt、刻度 10pt
• 色盲友好配色（避免紅綠搭配）
• 輸出 300+ dpi 的 PDF/EPS 格式

技巧 3：要求添加數值標註

在柱狀圖上方添加精確數值標籤，讓讀者無需參照座標軸就能讀取數據——這也是消除「視覺模糊性」的重要手段。

技巧 4：指定可執行性

明確要求生成的代碼可以「不做任何修改直接運行」。這會促使 AI 包含所有必要的 import 語句、數據定義和保存命令。

技巧 5：爲審稿修改預留靈活性

要求 AI 將數據定義和樣式參數分開放置在代碼頂部，方便後續快速修改。

🎯 實踐建議: 將以上 5 條技巧組合爲你的標準 Prompt 模板。通過 API易 apiyi.com 調用不同模型反覆迭代，找到最適合你研究領域的代碼風格。平臺支持 Gemini、Claude、GPT 等多模型切換，便於對比生成效果。

常見問題

總結

Nano Banana Pro 科研統計圖代碼生成方式的核心要點：

1. 代碼優先於像素: PaperBanana 對科研統計圖採用 Matplotlib 代碼生成而非圖像渲染，從根本上消除數值幻覺
2. 7 類圖表全覆蓋: 柱狀圖、折線圖、散點圖、熱力圖、雷達圖、餅圖、多面板圖，滿足論文數據可視化的全部需求
3. 可編輯可復現: 代碼輸出支持自由修改和精確復現，審稿修改只需調整參數而非重新生成
4. 5 條 Prompt 技巧: 顯式數據、學術約束、數值標註、可執行性、參數分離，確保生成的代碼高質量可用

在科研統計圖的精確性要求面前，「代碼即圖表」是唯一可靠的路徑。通過 AI 輔助生成 Matplotlib 代碼，你既獲得了 AI 的效率，又保留了代碼的精確性——兩全其美。

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📚 參考資料

⚠️ 鏈接格式說明: 所有外鏈使用 資料名: domain.com 格式，方便複製但不可點擊跳轉，避免 SEO 權重流失。

1. PaperBanana 項目主頁: 官方發佈頁面，包含論文和 Demo

   • 鏈接: dwzhu-pku.github.io/PaperBanana/
   • 說明: 瞭解 PaperBanana 統計圖代碼生成的核心原理和評測數據

2. PaperBanana 論文: arXiv 預印本全文

   • 鏈接: arxiv.org/abs/2601.23265
   • 說明: 深入理解代碼生成 vs 圖像生成的技術選擇和 ChartMimic 基準測試

3. Matplotlib 官方文檔: Python 數據可視化庫

   • 鏈接: matplotlib.org/stable/
   • 說明: Matplotlib API 參考，用於理解和修改 AI 生成的圖表代碼

4. Nano Banana Pro 官方文檔: Google DeepMind 模型介紹

   • 鏈接: deepmind.google/models/gemini-image/pro/
   • 說明: 瞭解 Nano Banana Pro 在方法論圖場景下的圖像生成能力

5. API易 在線出圖工具: 零代碼圖表預覽

   • 鏈接: Image.apiyi.com
   • 說明: 快速預覽 AI 生成的科研統計圖效果

作者: APIYI Team
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