半透明叠加用浅色#

平行集的色带、叠加的密度曲线、树图的分组各自要在重叠处混色。深色按 0.5 不透明度相加会发灰，所以这几张图不用调色板，改用 setpink、setblue、setyellow 等浅色，它们是从书里嵌套比例一章那张桥梁平行集上反推出来的底色：粉压蓝混出紫，蓝压黄混出绿。这类图里没有”本方法”，蓝色在其中不承载语义。

有序分组（模型规模、难度档）用同一色相的明度梯队，例如 kept!25 到 kept!85；无序分组才用不同色相。

色盲与灰度自检#

1
python scripts/palette_check.py --sty figures/plotfig.sty --only kept,addc,dbA,dbB,gold

脚本按 Machado 2009 的矩阵模拟三类色盲，打出两两之间的 CIE76 色差与灰度明度。这套调色板在该模拟下的结果：蓝与橙在三类模拟里都保持可分；蓝与紫在绿色盲模拟下色差只有 15；橙与金在红绿色盲模拟下 2 到 6；五个色相的 L* 全落在 40 到 58，黑白打印会变成同一片灰。模拟比较的是大色块，细线和小标记比色块更难分辨，Wilke 在色彩陷阱一章专门提到这一点，所以定稿前还要看一遍灰度渲染和线宽。调色板没有为此改动，卡片依赖它，代价由实心标记与直接标注来补，颜色在任何一张图里都不做两个序列之间唯一的区别。Wilke 在冗余编码一章的意见是虚线和点线带来视觉噪声，并让读者多做一次线型与图例的匹配；本模板据此把数据线全画成实线，虚线只留给参考线。

字号：标题 8.5pt 粗体，正文 6.5 到 7pt，卡片底部的脚注带 6.3pt，下限 6pt。标识符（表名、列名、类名、文件名）用等宽字体，叙述文字用无衬线。

内容规划#

写坐标之前先用几行字定下四件事，图的成败在这一步决定。

卡片数量与每张卡的唯一论点，标题是这个论点的一到三个词。卡片有两种编排：并列论点用编号徽标，与正文的列举一一对应，每张卡带一个橙色胶囊；流程阶段用普通标题，间隙里放阶段箭头，脚注带连起来读成一句话。

贯穿的例子取自论文里已有的清单、表格或示例，读者两次遇到同样的名字。例子要小，两张两三行的表，两三个类，一句话的文档。

橙色标注的对象是论文声称困难或新颖的那一处：输入没有声明的关联、没有字段承载的取值、某一步新增的元素、发生变化的单元格。其余元素保持蓝色、青紫或灰色。

脚注带写这张卡对照的是什么：早期工作的假设、输入、上一个阶段。一个短句，小写，无句点，6.3pt 下不超过 45 个字符。

几何预算#

5.5in 正文宽度下的横向预算是 n*\cardw + (n-1)*\cardgap <= 13.8cm，两种三卡配置都是 13.75cm。纵向可用区间从 -\cardhh 到 -\cardh+\cardfh；带胶囊时内容要止于 -\cardh+\cardfh+0.55cm 以上，不带胶囊时在脚注带上方留 0.25cm。

元素尺寸用来在写坐标之前先在纸上排一遍：

决定布局的通常是最长的单元格取值和图例宽度。13 个字符的单元格放不进文档页旁边，四项图例放不到两张窄卡下面。

构件#

1
\cardpanels{3}                         % P1 P2 P3，渐变标题栏、脚注带、边框
2
\cardheadn{P1}{1}{Issue}               % 编号徽标加标题
3
\cardhead{P2}{Entities}                % 无徽标的标题，用于流程阶段
4
\cardicon{P1}{bug}                     % 标题栏右端的淡白图标
5
\cardfoot{P1}{earlier work: the file to edit is given}
6
\cardpill{P1}{the issue names no file} % 橙色胶囊，各卡同一高度
7
\cardstage{P1}{P2}{extract}            % 跨间隙的阶段箭头，标签为小型大写

元素坐标一律相对自己所在的卡片书写，($(P1.north west)+(0.3cm,-1.2cm)$)。距卡片边缘留 0.25 到 0.3cm，有连接线沿左侧下行时左边留 0.9cm。

不要为了对齐把不同卡片里的元素强行放到同一坐标，那会在某张卡里留出大片空白。同类对齐更重要：胶囊等高（宏已保证），组标签在一张卡内成行，结果标签片与其来源的那一行齐平。

表格、标签片、问号徽标、文档页、代码框、类框各有对应的宏和 TikZ 样式。几条容易忽略的细节：

• 矩阵的每一列都要给 text width，否则不同内容的行高低不齐
• 单元格前加 |[hi]| 给它橙色边框和填充，用于故事所在的那个单元格
• 单元格名为 <矩阵名>-<行>-<列>，箭头连到 aemp-1-3.east 这样的锚点
• drop shadow 对矩阵和 rectangle split 节点无效，改用 \boxshadow
• 等宽字体里 ' 渲染成右单引号，SQL 字符串要写 \textquotesingle
• \\ 之后的前导空格会被丢弃，代码框内用 ~~ 缩进

流程图与输入输出对照的形态：

面板参数#

手写面板用同一套宏：

1
\begin{barpanel}{0}{0}{Code Repair}                     % {列}{行} 从 0 开始，然后是标题
2
  \barrow{Sol 3}{\iconfa[addc]{sun}}{73.0}              % 行按分数降序
3
  \barrow[ours]{Ours}{\iconletter{O}}{67.5}             % 蓝色条
4
  \barrow[ours2]{Ours (no retrieval)}{}{61.0}           % 橙色条，无图标
5
  \barrow{Vega}{\iconletter[black!60]{V}}{46.2}[46.2$^\dagger$]
6
\end{barpanel}
7
\begin{barpanel}[10]{1}{0}{Latency (s)} ... \end{barpanel}  % 这一格在 10 处满格

\barrow 的数值参数必须是纯数字，剑标、百分号和 -- 写进末尾的可选标签。某个系统缺这一项分数时省掉这一行，不要画零长的条。排序只按显示的数值，行本身是有序变量时（模型规模、难度档）改用 --keep-order 保留原顺序。系统没有 logo 就把图标留空，不要编一个。

某一格里所有数值都挤在窄区间时（最短的条超过最长的条的七成），从零起画的条彼此看不出差别，这一格应该改成截断坐标轴的点图，见下一节的 dots。

面板与卡片的差异：没有阴影，没有边框，文字为黑色，配色是上面那两个取样色。ours2 用橙色 addc，留给正文单独提到的第二个系统，例如某个消融配置。

图表选型#

先看段落要回答什么问题，数据类型本身决定不了图型。表按问题分组，文件名指向范例。

数量与对比

增益与配对数据

随有序横轴的趋势

分类器质量

分布

构成与占比

矩阵与多维度

印了数值的柱状图不需要 y 轴。带末端标注的折线图不需要图例。热力图在读者要引用其中数字时才把数字印上去。雷达图是伪装的图例，系统不超过三个，轴不超过六条。散点上的第三个数值变量写成标签或另开一格，不要用气泡大小，也不要加第三个轴。横轴不构成顺序时不要连线，改画柱或点。同一横轴上的两个量画成上下两格，不画双纵轴。

范例#

分组与上面的选型表一致，图按论文里的设计宽度等比显示，半栏宽的图两两并排，点击看原图。references/gallery.md 把全部 36 张排成一页，每张写它回答什么问题，scripts/gallery_sheet.py 把它们拼成一张总览图。

数量与对比

增益与配对数据

随有序横轴的趋势

分类器质量

分布

构成与占比

矩阵与多维度

尺寸#

scale only axis 使 width 和 height 指坐标系本身，标签和图例叠在其之上。尺寸在图文件里定，引入时用原尺寸。

配方#

置信带是两条不可见路径加一次填充，画在折线之前，折线才会压在带子上面：

1
\addplot[name path=u, draw=none, forget plot] coordinates {...上界...};
2
\addplot[name path=l, draw=none, forget plot] coordinates {...下界...};
3
\addplot[band, fill=kept] fill between[of=u and l];

band 样式是半透明填充，两条带子重叠的地方仍能看出各自的边界。图注要写清带子是什么：五个种子在每个 x 上的 95% 置信区间，或者拟合的 95% 置信带（后者呈沙漏形）。种子只有几个时改画 runs，把每次运行画成淡细线压在均值之后，比带子更诚实。

末端标注写成 \addplot ... coordinates {...} node[dl, text=kept] {Ours};。paper 样式带 clip=false，标签可以挂在坐标系之外，standalone 的页面会跟着长大。要把标签收在坐标系内就给出明确的 xmax：enlarge x limits 只对自动范围生效，而且写法是 enlarge x limits={upper, value=0.4}，写成 upper=0.4 时数字被静默忽略、按默认的 0.1 处理，同一选项列表里第二次 enlarge x limits 还会覆盖第一次。两条线的末端相距 4pt 以内时，一个标签加 yshift=3pt，另一个加 yshift=-3pt。

对数轴写成 xmode=log, log ticks x（ymode 同理）。xmode 必须写在坐标系自己的选项里，pgfplots 在任何样式生效之前就要扫到它，藏进样式或 \nextgroupplot 会报 “you can’t change xmode in this context”。log ticks x 让刻度按数值显示（10、100、1000，损失轴上的 1.5、2、2.5），不显示指数。对数轴上不放柱，也放不了零：失败和超时的点要么改线性轴，要么标在坐标系之外并在图注里说明。

参考线用于人类水平、随机水平或此前最好成绩：

1
\addplot[ref, forget plot] coordinates {(0,86) (100,86)} node[dl, text=black!55] {human};

热力图用 matrix plot* 加 point meta=explicit 和 y dir=reverse，单色 colormap 写成 colormap={paperblues}{color(0cm)=(white); color(1cm)=(kept)}，point meta min/max 固定，过半的单元格用白字，网格线为 1pt 白线。

柱上的数值由 bars labelled 加 nodes near coords 印出，基线被钉在零。横向柱要在 plot 上补 point meta=x，否则印出来的是行号而不是数值。要按表里的原文印（并且能用 \ifnum 判断），读法是 visualization depends on={value \thisrow{v} \as \cellv}。

消融图的下降量是表里的一列文本，用 visualization depends on={value \thisrow{d} \as \dropv} 读出，拼在分数之后：nodes near coords={\pgfmathprintnumber{\pgfplotspointmeta}\hspace{2pt}\textcolor{addctext}{\textminus\dropv}}。满配处的参考线先画，数值节点带 fill=white, inner xsep=1.5pt，虚线在数字处自然断开。漏斗图同理，留存率是一列文本，首行给一个空的 {} 单元格。

瀑布图和胜平负条不用 bar plot：先用一条不可见的 \addplot 把范围钉住，再在 axis cs 里画矩形。瀑布图的增量从上一行的累计值起画，正为蓝负为橙，行与行之间用细灰线接住累计值。胜平负条的每行三段：平局从 −t/2 到 t/2，负从 −t/2−l 到 −t/2，胜从 t/2 到 t/2+w；刻度用 xticklabel={\pgfmathparse{abs(\tick)}\pgfmathprintnumber{\pgfmathresult}} 印绝对值，窄于约 6% 的段不印数字。

密度曲线的填充与描边是两个 plot：\closedcycle 会连着基线一起描边，所以填充用 draw=none 加 \closedcycle，描边单独再画一次，先画高的再画低的，重叠处才混得干净。山脊图的每道脊坐在自己的基线上，\closedcycle 会闭合到 y=0，要手写收尾路径 -- (axis cs:100,b) -- (axis cs:0,b) -- cycle；从最上一道往下画，下面的压住上面的，之间留 0.8pt 白色描边，坐标系加 axis on top 保住底部的横轴线。

校准图的柱用 ybar interval，坐标是各区间的边界（最后一个 y 值被忽略）。ybar interval 写在 plot 上而不是坐标系上，之后画的 ref 对角线才仍是一条线。

边缘直方图是三个坐标系：主图取 name=main，上方那个用 at={(main.north west)}, anchor=south west, yshift=0.15cm 并沿用同样的 width 与横轴范围，右侧那个用 (main.south east) 加 xshift 并沿用高度与纵轴范围，两者都 axis lines=none。paper 带 scale only axis，锚点就是绘图矩形，三块自然对齐。

斜率图只有两个横坐标位置，标注挂在路径上：node[pos=0, dl, anchor=east] {名字} 与 node[pos=1, dl, mono] {数值}。

平行集与树图由脚本生成，不手写坐标：

1
python scripts/flows_from_csv.py records.csv --col-gap 3.7 --height 5.4 --out figures/flows.tex
2
python scripts/treemap_from_csv.py data.csv --width 6.2 --height 4.2 --out figures/treemap.tex

平行集的输入是记录型 CSV，表头即各分类变量的列顺序，可选的 count 列给这一组记录的条数。形态照书里的桥梁图：每个节点是灰条，类别名竖排在条内，变量名写在每列下方，色带一律按最左变量着色，并在每个节点内先按颜色分组再按另一端排序，同色因此相邻、交叉最少。读者要追的那个变量放最左；一两条记录的类别会细成头发丝，先合并掉。三列源、目标、数量的边列表用 --edges，此时中间节点的出流按入流比例分摊，只有给记录才是精确的。

树图的输入是 group,item,value，布局用 squarify，分组按总量、组内按数值排列，分组给色相、条目给明度，名字与数字放不下时自动降级为只印名字或不印，组名与总量放在组上方的白色标题条里。放不下的小条目先并成 “other” 再画。

注释每张图最多一处，用 note 加 notearrow，写正文正在讨论的那个发现。