摘要：在数据分析与可视化领域，图表是传递科研洞察力的关键载体。DeepSeek 作为高效的 AI 辅助工具，能够助力用户快速生成专业级学术图表。本文通过三个真实案例，详细展示了使用DeepSeek绘制科研图表的全过程，包括数据准备与处理、图表类型选择、视觉编码设计、交互功能实现及统计标注等环节，并提供了可直接在浏览器运行的 HTML 代码示例。研究表明，DeepSeek 能有效简化科研图表绘制流程，帮助研究者高效呈现数据规律与学术发现。

关键词：DeepSeek；科研图表；数据可视化；基因表达热图；AI 辅助工具

在数据分析和可视化领域，图表绘制是展示洞察力的重要手段。

DeepSeek作为一款强大的AI辅助工具，能够帮助用户快速生成专业级图表。

本文将通过三个真实案例，详细展示使用DeepSeek绘制图表的全过程。

以下是三个真实案例的完整HTML代码示例，可直接在浏览器中运行，并附有详细的图表绘制过程说明：

我只是在DeepSeeK里面输入以下提示词：

很快，Deepseek就生成了三个图表绘制案例。

案例1：基因表达热图（带聚类）

数据：TCGA乳腺癌样本的5个基因表达数据
图表类型：聚类热图
功能：展示基因在不同样本中的表达模式

以下是部分代码截图：

绘制过程说明：

1. 数据准备：使用TCGA乳腺癌数据集中的5个关键基因
2. 归一化处理：将表达值缩放到0-1范围
3. 热图绘制：使用Plotly的heatmap类型
4. 颜色映射：采用Portland色阶（蓝-白-红）
5. 交互功能：点击显示原始数值

点击上图红色箭头所指的“运行”，但生成以下学术动态图：

案例2：单细胞RNA-seq t-SNE降维图

数据：10X Genomics PBMC数据集（简化版）
图表类型：散点图 + 聚类标注
功能：展示细胞亚群分布

以下是部分代码截图：

绘制过程说明：

1. 数据模拟：基于真实PBMC数据分布模式生成模拟数据
2. 颜色编码：不同细胞类型使用不同颜色
3. 标记大小：反映基因表达量
4. 交互功能：悬浮显示细胞类型和坐标

点击上图红色箭头所指的“运行”，但生成以下学术动态图：

案例3：临床生存分析（Kaplan-Meier曲线）

数据：乳腺癌患者生存数据（模拟）
图表类型：生存曲线
功能：比较不同治疗方案效果

以下是部分代码截图：

绘制过程说明：

1. 数据模拟：生成三组患者的生存时间数据
2. KM算法实现：计算每个时间点的生存率
3. 曲线绘制：不同治疗方案用不同颜色表示
4. 交互功能：显示精确生存率和风险人数
5. 统计标注：添加假设检验结果

点击上图红色箭头所指的“运行”，但生成以下学术动态图：

通用绘制流程总结

1. 数据准备
2. 图表选择
3. 视觉编码
4. 交互增强
5. 统计标注