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hang-jin/editaplot

Python AI #codex-skill #editable-figures #research #scientific-visualization

AI-guided editable scientific figures with Codex and local Origin/OriginPro

Created Jul 21, 2026
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Fetched from GitHub on Oct 30, 2026, 10:15 PM UTC · README.md

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This README belongs to hang-jin/editaplot and its contributors. We fetch it directly from the project’s public GitHub repository and display it for reference only. All text, code, images and trademarks remain the property of their respective authors. See the repository for its license terms. Copyright / takedown policy.

EditaPlot 图标

EditaPlot · 艾迪图

把表格交给 Codex,把可编辑的科研图带回 Origin

理解数据 · 选择表达 · 定制样式 · 检查交付

Apache-2.0 开源 Windows 10/11 x64 Python 3.11–3.12 GitHub Stars

三步开始 · 看图选模板 · 复制提示词 · 完整教程 · English

我做 EditaPlot,是想少花一些时间反复调图,多留一些时间讨论数据本身。你把表格和想表达的问题告诉 Codex,它会先说明每列的用途,等你确认后,再调用本机 Origin 绘图和检查结果。

它是一个 Codex Skill,不是独立绘图软件。你仍然可以在 Origin 中继续编辑曲线、坐标轴和图例;配色、线宽与版式也可以在已支持的范围内按你的需求调整。

使用前提:Windows 10/11 x64 实体电脑 + Codex + 本机 Origin/OriginPro。 日常使用不需要提前打开 Origin;Mac、Linux、WSL 和虚拟机暂不支持。

先看看能画什么

真实 Origin XPS 原始谱与已提供分峰,合成教学数据
XPS 原始谱与已提供分峰
按实际列展示背景、包络和组分,不补造缺失峰。
真实 Origin 分组箱线图与原始观测点,合成教学数据
分组箱线与原始点
同时看组间分布和每个观测,而不只看一根柱子。
真实 Origin SHAP 特征重要性、分组贡献环图与蜂群分栏,合成教学数据
SHAP:重要性、贡献与蜂群
使用上游已提供的逐样本 SHAP;绘图层不训练模型。
真实 Origin 30乘30高密度热力图与独立色标,900个合成教学源值
30 × 30 高密度热力图
保留全部 900 个源值与行列顺序,不插值、不自动聚类。

这些示例都用合成教学数据,由真实 Origin 生成,不代表实验或临床结论。点击图片可以看原图。

浏览全部 45 条绘图路线 → 荧光 / EEG 研究信号 English gallery

开始使用

1 / 安装:这段话交给 Codex

不会 GitHub 也没关系,把下面这段话复制给 Codex:

请帮我安装最新 main 版 EditaPlot:
仓库:https://github.com/hang-jin/editaplot
请下载并保留完整仓库(包括 runtime),运行根目录 editaplot.cmd setup 和 doctor。
优先复用已有的 64 位 Python 3.11/3.12;需要安装 Python 时先问我。
不要安装或修改 Origin,不要修改注册表、DCOM,也不要申请管理员权限或控制鼠标。
完成后用中文告诉我环境是否就绪,再让我提供数据。

也可以下载完整 ZIP,完整解压后让 Codex 在该文件夹里安装。不要只复制 skill/editaplot 子目录,它需要仓库中的绘图引擎。

我会用 Git,直接给我安装命令
git clone https://github.com/hang-jin/editaplot.git
Set-Location editaplot
.\editaplot.cmd setup
.\editaplot.cmd doctor

首次运行缺少兼容 Python 时,先按安装指南完成确认与配置。项目依赖只进入本项目环境,不修改全局 Python。

2 / 提供数据:说清楚想比较什么

在新的 Codex 对话中使用 $editaplot,附上 CSV、TXT、XLS 或 XLSX。可以先这样说:

请用 $editaplot 看这份数据,先不要画图,也不要修改原文件。
请用中文说明每列用途,推荐最多三种合适的图,并告诉我还需要确认什么。

支持中文列名和中文路径。不确定该画哪种图,就让它先推荐;已经有目标,也可以直接说“分组箱线图”“XPS 多谱线对比”或“预计算 SHAP”。

不会整理列名?可以先打开对应模板的数据样例,也可以让 Codex 解释现有表格与样例的差异。需要的辅助列只在内存或可编辑 Origin 工作簿中创建,原文件保持不变。

3 / 确认绘图:收下可继续编辑的结果

确认组别、单位、误差含义和要呈现的图形元素后,就可以继续说:

按刚才确认的方案调用 Origin 绘图,导出可编辑 OPJU 和 PNG、PDF、TIF。
请检查数据映射、坐标轴、字体和导出后的视觉效果,最后简要告诉我输出位置与检查结果。

我会让 Skill 先完成本机绘图检查,再处理正式数据;不会补造原文件没有的测量值、分峰或误差。

正式结果默认集中保存在原始数据旁的新文件夹中:

我的数据.csv
我的数据_EditaPlot_<时间>/
  render-plan.json
  result.opju
  result.png
  result.pdf
  result.tif
  ……反读与验证报告

想在 Origin 里接着改,就补一句“完成后保留可编辑窗口”。有图片不等于已经完成:正式交付还需要真实的 OPJU、其他导出格式以及数据和图形检查。完整过程见中文教程。

已经安装旧版,怎样更新?

让 Codex 检查本地改动、保留你的文件,再安全更新完整仓库并重新运行 editaplot.cmd setup 和 doctor。

当前安全运行时使用 Python 3.11/3.12 与 Pillow 13,新建环境优先 3.12;Python 3.10 不再承载当前依赖。旧项目环境和替换下来的 Skill 会保留为备份,不会悄悄退回旧依赖。旧方案若提示 analysis_changed,请重新理解、确认并生成方案,不要手改 JSON。

三种常用提问,直接复制

不确定该画什么

请用 $editaplot 只读分析这份表格。我想比较不同组的差异,暂时没有确定图形。
请推荐最多三种表达方式,说明各自需要哪些列,等我确认后再绘图。

已经知道要画什么

请用 $editaplot 画分组箱线图,并叠加原始观测点。
先确认分组、纵轴单位、每个观测的含义与样本量,不要自动添加显著性标记。

想参考一张图的风格

请用 $editaplot 参考这张图的配色、线宽和布局,数据只用我提供的表格。
先列出当前模板能采用的样式、保留的默认值和无法实现的部分,等我确认后再画。
不要复制参考图的数据、结论、样品名或水印。

按你的数据选择模板

我目前维护 45 条公开绘图路线。同一路线可适配不同系列数、列名或已支持的显示模式,不需要为每种材料重新做一个模板。先看格式,再把自己的数据交给 Codex。

你的数据 常见表达 格式与示例
材料、光谱与电化学 XPS、XRD/GSAS、PL/TRPL、UV–Vis/Tauc、FTIR、NMR、DSC、XAS、EIS、CV、LSV XPS 表格 · XRD 精修
分组观测、误差与组成 柱/条形、原始点、箱线、小提琴、Raincloud、堆叠、百分比组成、森林图 分组箱线 · 带误差柱图
医学与模型评估 ROC、PR、校准、DCA、混淆矩阵、Bland–Altman、配对轨迹、预计算 SHAP 分栏 SHAP 表格 · 图库
荧光、EEG 与研究信号 G–S 相量、共幅度多通道轨迹、时频矩阵、事件栅格 数据合同与用法
关系、流向与三维 散点、气泡、趋势、雷达、桑基、环形有向网络、具有真实第三轴的三维曲线 真实案例与数据
分类矩阵 热力图与高密度矩阵;保留源值和顺序 输入格式

XPS、GSAS、SHAP、寿命或带隙等有专门的科学边界。绘图层不会擅自做拟合、找峰、训练模型、重建影像或计算原始 EEG 的频谱;需要上游结果时会先说明。具体能力以对应模板和本机检查为准。

参考图和配色,也可以自己定

可以选择模板默认、参考图建议、精确自定义三种方式。你的明确选择优先;参考图只提供可采用的图形语法与风格,不复制它的数据、结论、样品名或水印。

例如在 XPS 中说:“Raw 用 #173F5F、线宽 2.4 pt、填充透明度 38%、画幅 18 × 18 cm,隐藏图例。”不同模板支持的调整项不同;Codex 会逐项说明采用、保留默认或拒绝,不把不支持的参数装成已经生效。

查看中文配色卡 · 参考图与精确样式规则

使用前,知道这几件事就够了

项目 当前范围
系统 Windows 10/11 x64 实体电脑;Mac、Linux、WSL、Wine/CrossOver、Parallels 和其他虚拟机暂不支持
Python 64 位 CPython 3.11 / 3.12;优先 3.12,安装器自动发现兼容版本
Origin 2021–2026b 是兼容目标;不是全部版本、全部模板组合都已验证
当前实机基线 Python 3.12.14 + Pillow 13.0.0 + Origin 2024b(10.15.132),已完成 6 个代表案例回归;其他环境需先过 smoke 与模板能力检查
安装内容 完整仓库与项目隔离依赖;不捆绑、安装或修改 Origin

权限只给本次任务需要的范围:读取仓库和选定数据;写入项目、当前用户的 $HOME.codex\skills\editaplot 及数据所在文件夹;运行本地命令与专用 Origin 实例。下载和更新依赖时需要联网。

普通使用不需要管理员权限、鼠标控制、全盘写入或 DCOM、注册表、防火墙修改。遇到输出目录受保护时,只处理当前文件夹或明确指定另一个可写位置。

Codex 提示隔离上下文或权限不足时

让 Codex 为原来的精确 Origin 命令发起正式、受限的本地执行申请;只有获批才重跑,自动审查不保证批准,也不等于授权所有后续命令。不要把任务转到管理员 PowerShell,不要修改 DCOM/注册表或无限重试。

详细步骤和排队/耗时诊断见安装与排障。

涉及隐私的数据先去标识化,包括参考图里残留的姓名、编号等文字;我不承诺自动发现 PHI 或其他全部敏感信息。本地绘图程序不会主动把你的数据上传到网络,但交给 Codex 的文件仍受当前账号、组织和数据保留政策约束。详见隐私说明。

常见疑问:卡住、排队、参考图没完全照着画?
  • 安装或绘图一直不动:先看最后停在哪一步,不要反复提交。环境与确认都已完成后,4–5 分钟是合理的本地流程参考,不是时限保证;无新进度却持续几十分钟时请让 Codex 按分阶段排障检查。
  • 同时开多个对话:数据分析可以并行;同一 Windows 会话里的新版 EditaPlot 会让真正调用 Origin 的步骤排队,不要把等待提示当作失败。
  • 参考图不能完全照搬:参考图是视觉简报,不是任意图片一键复制。可支持的配色、线宽等可以定制,数据含义和已验证的绘图能力仍然是边界。
  • 如何反馈问题:告诉我 Windows / Origin 版本、最后的简短错误和能公开的最小样例即可。不要公开整份实验数据、病历、凭据或私人路径。

继续了解

我想做什么 从这里开始
看所有图形,找适合的数据格式 中文图库 · English gallery
完整跑通第一张图 中文教程 · English quick start
安装、升级、权限或运行慢 安装与排障
绘制荧光与研究信号 输入规范和使用说明
查 Origin 版本适配边界 2021–2026b 兼容说明
了解源码、依赖与公开范围 发布边界 · 依赖清单

Star 趋势

如果它帮你省下了调图时间,欢迎点个 Star,让更多有需要的人找到它。我只按日记录仓库 Star 总数,不保存或展示用户名单、账号 ID 或个人加星时间。

EditaPlot GitHub Star 总数趋势

开源、贡献与支持

我以 Apache License 2.0 开源并独立维护 EditaPlot。项目与 OriginLab Corporation 没有隶属、赞助或背书关系,相关名称仅说明兼容性。

欢迎提供可公开的最小示例和清楚的复现步骤;请勿在 Issue 放病历、私有数据、凭据或完整私人路径。

贡献说明 · 支持范围 · 安全报告 · 隐私

请我喝杯咖啡 ☕

如果 EditaPlot 对你有用,可以随意请我喝杯咖啡。一毛、两毛或几块钱,对我来说都是鼓励,也支持我继续维护模板和教程。

赞赏完全自愿,不会解锁任何额外功能,不改变问题处理顺序或 Apache-2.0 权利。不赞赏也没关系,分享项目和一条有用的反馈同样帮得上忙。

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请勿在付款备注中填写实验数据、病历、账号等敏感信息。

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