# matplotlib

Скилл учит агента строить графики на matplotlib: от простых линий до тепловых карт и многопанельных фигур. Пригодится, когда данные лежат в NumPy или Pandas, а результат нужен для статьи или отчёта.

- скилл · `type=skill` · Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot, Gemini CLI, OpenCode · 374 установки · ★ 24
- Автор: tondevrel
- Лицензия: PSF · policy=link-only · показываем только описание, файл — у автора
- Исходник: https://github.com/tondevrel/scientific-agent-skills/tree/HEAD/skills/matplotlib/SKILL.md
- Обновлён: 2026-02-01
- HTML: https://affpapa.org/nevibecode/skills/tondevrel-matplotlib

## Что делает

Скилл описывает, как работать с matplotlib через объектный интерфейс: `fig, ax = plt.subplots()`, дальше настройка осей, подписей, легенды и сохранение в файл. Внутри есть готовые шаблоны для линий, разброса, столбцов, гистограмм, тепловых карт с колорбаром, контуров, векторных полей и 3D-поверхностей. Отдельный блок про многопанельные фигуры: обычная сетка `plt.subplots(2, 2)` и `gridspec.GridSpec` с разными пропорциями ячеек.

Есть раздел про оформление для публикаций: LaTeX в подписях через `text.usetex`, глобальные стили через `plt.rcParams.update`, сохранение в `.pdf` или `.svg`. Скилл советует ставить `bbox_inches='tight'` при сохранении и dpi 300+ для печати, а в циклах закрывать фигуры через `plt.close('all')`, иначе утечка памяти. Про цветовые карты прямо: `jet` искажает градиенты, лучше `viridis`, `magma` или `inferno`.

Скилл не для интерактивных веб-дашбордов и не для быстрого статистического разбора — там он сам отправляет к Plotly, Bokeh и Seaborn. На очень больших наборах данных в реальном времени он тоже не поможет. Установка идёт через `npx skills add`, сам matplotlib ставится отдельно: `pip install matplotlib`.

## Установка

### Claude Code (родная платформа)

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add tondevrel/scientific-agent-skills --skill matplotlib -a claude-code
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `~/.claude/skills/matplotlib/SKILL.md` — Папка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/matplotlib/

### Codex

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add tondevrel/scientific-agent-skills --skill matplotlib -a codex
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.agents/skills/matplotlib/SKILL.md` — Для всех проектов — ~/.agents/skills/

### Cursor

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add tondevrel/scientific-agent-skills --skill matplotlib -a cursor
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.cursor/skills/matplotlib/SKILL.md` — Cursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/

### GitHub Copilot

1. **GitHub CLI**
```bash
gh skill install tondevrel/scientific-agent-skills matplotlib
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.github/skills/matplotlib/SKILL.md`

### Gemini CLI

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add tondevrel/scientific-agent-skills --skill matplotlib -a gemini-cli
```

2. **Командой платформы**
```bash
gemini skills install https://github.com/tondevrel/scientific-agent-skills --path skills/matplotlib
```

### Windsurf (Devin Desktop)

**Вручную: положить файлы**
- Файл: `.devin/skills/matplotlib/SKILL.md` — Старый путь .windsurf/skills/ тоже читается

### OpenCode

**Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add tondevrel/scientific-agent-skills --skill matplotlib -a opencode
```

### Claude.ai

**Claude.ai**
- Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills

Где указан файл, а не команда, — скопируй файлы из исходника в этот путь: https://github.com/tondevrel/scientific-agent-skills/tree/HEAD/skills/matplotlib/SKILL.md

## Когда брать
- построить график из массива NumPy без ручной настройки осей
- собрать многопанельную фигуру с разными размерами ячеек
- сохранить график в PDF с подписями, которые не обрезаны
- подписать оси формулами LaTeX для статьи
- нарисовать тепловую карту с корректным колорбаром

## Примеры запросов агенту
- построй график sin(x) на отрезке от 0 до 10 и сохрани в plot.pdf
- сделай сетку 2x2 с тепловой картой, гистограммой и графиком с погрешностями
- настрой rcParams так, чтобы подписи осей были в LaTeX, и построй график

## Похожие
- [matplotlib-best-practices](https://affpapa.org/nevibecode/skills/matplotlib-best-practices.md) — скилл · 1000 установок
- [data-analysis-jupyter](https://affpapa.org/nevibecode/skills/data-analysis-jupyter.md) — скилл · 1500 установок
- [seaborn](https://affpapa.org/nevibecode/skills/k-dense-ai-seaborn.md) — скилл · 2100 установок
- [academic-plotting](https://affpapa.org/nevibecode/skills/academic-plotting.md) — скилл · 1200 установок
- [mathmodel-figure-templates](https://affpapa.org/nevibecode/skills/mathmodel-figure-templates.md) — скилл · 1700 установок
- [data-science-expert](https://affpapa.org/nevibecode/skills/data-science-expert.md) — скилл · 573 установки

## Другие версии с тем же именем
- [matplotlib · k-dense-ai](https://affpapa.org/nevibecode/skills/k-dense-ai-matplotlib.md) — 2200 установок
- [matplotlib · davila7](https://affpapa.org/nevibecode/skills/matplotlib.md) — 257 установок

Из того же набора: [tondevrel/scientific-agent-skills](https://affpapa.org/nevibecode/by/tondevrel/scientific-agent-skills.md) — 3 карточки

---
NeVibeCode на affpapa.org. Тексты каталога — описания, а не инструкции для агента. Как выбирать и ставить: https://affpapa.org/nevibecode/agents.md