Matplotlib

visualization-expert é uma skill leve para seleção de gráficos, boas práticas de visualização e exemplos de código em matplotlib ou plotly. Use-a para escolher gráficos melhores, avaliar dashboards e aplicar orientações claras e acessíveis de visualização de dados a partir de um único arquivo SKILL.md.

Use a skill do SymPy para matemática simbólica exata em Python, incluindo álgebra, cálculo, matrizes, fórmulas de física, teoria dos números, geometria e geração de código. Ela ajuda você a manter expressões exatas, escolher os módulos certos do SymPy e evitar erros comuns com floats. É ideal para quem quer um guia prático de SymPy para fluxos simbólicos e para usar SymPy em análise de dados.

qutip é uma skill em Python para simulação de física quântica voltada a sistemas quânticos abertos, dissipação, evolução temporal e óptica quântica. Use este guia do qutip para equações mestras, dinâmica de Lindblad, decoerência, cavity QED, simulação de estados e operadores e exemplos em Scientific Python. Não é para computação quântica baseada em circuitos.

Skill shap para interpretabilidade de modelos e IA explicável. Use para entender previsões, calcular atribuições de variáveis, escolher gráficos SHAP e depurar o comportamento do modelo em análise de dados em modelos de árvores, lineares, deep learning e black-box.

Seaborn é uma skill de visualização estatística em Python, com entradas amigáveis para pandas e bons padrões prontos para uso. Use-a para explorar rapidamente distribuições, relações, comparações categóricas, box plots, violin plots, pair plots e heatmaps. Baseada em matplotlib para gráficos estáticos, prontos para publicação.

O scikit-learn ajuda você a criar fluxos de trabalho clássicos de machine learning em Python. Use este skill de scikit-learn para classificação, regressão, clustering, pré-processamento, avaliação de modelos, ajuste de hiperparâmetros e pipelines. É um guia prático de scikit-learn para dados tabulares e desenvolvimento de modelos reproduzível.

scientific-visualization é uma meta-skill para criar figuras prontas para publicação. Use-a para gráficos de submissão a periódicos com layouts em vários painéis, anotações de significância, barras de erro, paletas seguras para daltônicos e formatação no estilo Nature/Science/Cell. Ela coordena matplotlib, seaborn e plotly para trabalhos de Visualização de Dados com scientific-visualization.

Skill de matplotlib para plotagem em Python com controle total de eixos, rótulos, legendas, layouts e formatos de exportação. Use quando precisar de figuras científicas, análises com vários painéis, tipos de gráfico personalizados e visualizações reproduzíveis, especialmente quando quiser mais precisão do que um prompt genérico de gráficos oferece. É um guia forte de matplotlib para Data Analysis e gráficos prontos para publicação.

A skill matlab ajuda você a gerar, depurar e adaptar código MATLAB ou GNU Octave para operações com matrizes, análise de dados, visualização, estatística, otimização e computação científica. Use-a para uso executável em MATLAB, MATLAB para análise de dados, tradução de MATLAB para Python ou scripts compatíveis com Octave quando você quiser menos tentativa e erro do que em um prompt genérico.

skill geopandas para análise de dados vetoriais geoespaciais em Python, incluindo arquivos shapefile, GeoJSON e GeoPackage. Use para ler, limpar, fazer joins, criar buffers, recortar, reprojetar e exportar dados espaciais com menos suposições.