Data Formulator 截图转图表：先提取数据再绘图

提取截图中的workshop、registered、attended，先输出表格等待核对，再画出报名与到场分组柱状图。陶艺18/15、木工24/18、摄影20/16；无法识别的格子标待核对，不猜测。已真实读取原创CSV、独立Python重算并渲染数据结果；未调用Data Formulator模型。配图中的参考图为独立计算产物，不是伪造的工具界面。

需要具体输入、操作截图与可复现素材的AI办公、课件制作和数据分析用户。资料核对 2026-10-22

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OpenAI Claude Gemini DeepSeek GLM

先看结论

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开始前准备什么

解压lesson.zip到独立目录，先阅读README与运行范围。
使用与页面一致的工具版本；模型或账户能力以自己实际权限为准。
保留原始输入；教材中的人工参考与模型实际结果分开保存。

准备有真值的截图
确认图片输入能力
先提取不画图
挑战低清版本
从已核对数据绘图
核对合计与比例
保存原图与纠错链

下载完整练习素材 ZIP

含README、原创输入、提示词、校验脚本与明确标注的参考材料。

下载本页原始输入

workshop.csv，原创练习数据或任务书。

查看运行说明与验证边界

具体步骤、命令与未执行范围。

1. 准备有真值的截图

先打开workshop-table.png，对照workshop.csv确认3行6个数值。图片是本包原创表格渲染，清晰版和模糊版用于观察提取差异。

bash

python3 verify.py

Data Formulator 截图转图表：本页原创输入与字段；对应源文件可直接下载，内容与下方步骤一致。 — 本页原创输入与字段；对应源文件可直接下载，内容与下方步骤一致。
横向滑动查看细节，或打开原图放大对照。
示例来源查看高清原图

Data Formulator 截图转图表：可下载的原创清晰表格输入，供实际图片提取；本页未执行视觉模型。 — 可下载的原创清晰表格输入，供实际图片提取；本页未执行视觉模型。
横向滑动查看细节，或打开原图放大对照。
示例来源查看高清原图

2. 确认图片输入能力

在自己的Data Formulator版本选择截图输入路径。并非所有模型支持视觉，先确认配置支持图片；图片无法上传或模型拒绝时保留报错，不把CSV导入说成图片识别成功。

3. 先提取不画图

上传清晰表格，只要求输出三列，并写明待核对格子。对照CSV检查18、15、24、18、20、16；一个数字不对就停止下一步。

Data Formulator 截图转图表：具体步骤、命令与边界的教材排版；不是第三方软件界面截图。 — 具体步骤、命令与边界的教材排版；不是第三方软件界面截图。
横向滑动查看细节，或打开原图放大对照。
示例来源查看高清原图

4. 挑战低清版本

另开输入使用模糊图，比较实际提取差异。若模型正确也记为本次正确；不要为展示失败伪造错数。人工核对后导出修正CSV。

Data Formulator 截图转图表：Data Formulator官方0.7演示视频第14秒：从图片提取数据的提问入口。官方使用航天等示例数据，和本站CSV不同；图片 — Data Formulator官方0.7演示视频第14秒：从图片提取数据的提问入口。官方使用航天等示例数据，和本站CSV不同；图片不代表本练习已调用模型。
横向滑动查看细节，或打开原图放大对照。
官方图片来源查看高清原图

5. 从已核对数据绘图

按workshop分类，registered和attended两组柱子，图例写报名/到场。不要在提取尚未确认时先生成漂亮图表。

6. 核对合计与比例

报名合计62、到场49；各场到场率约83.33%、75%、80%。本页独立Python结果来自CSV，未运行视觉模型，所以不能证明图片识别已经成功。

bash

python3 analyze.py

Data Formulator 截图转图表：由本包Python实际读取CSV计算并渲染的独立结果；不是Data Formulator或AI模型的运行界面。 — 由本包Python实际读取CSV计算并渲染的独立结果；不是Data Formulator或AI模型的运行界面。
横向滑动查看细节，或打开原图放大对照。
示例来源查看高清原图

7. 保存原图与纠错链

保留原PNG、模型实际提取表、修正CSV和最终图。下载包的清晰/模糊图只是输入素材，analysis.json是独立真值。

怎样确认已经完成

自己的实际产物能打开，数字、标签、单位与原始输入一致。
执行随包verify.py检查真实文件；参考材料不能冒充自己的模型运行。
已真实读取原创CSV、独立Python重算并渲染数据结果；未调用Data Formulator模型。配图中的参考图为独立计算产物，不是伪造的工具界面。

常见问题

下载素材后能直接看到AI生成结果吗？

已真实读取原创CSV、独立Python重算并渲染数据结果；未调用Data Formulator模型。配图中的参考图为独立计算产物，不是伪造的工具界面。

Data Formulator 截图转图表要怎样判断完成？

按本页步骤执行自己的工具环境，核对原始输入、实际产物与检查清单；下载成功、程序启动或参考文件存在都不能代替实际结果验收。

资料来源

先核对分析输入，再生成报告

原始表格、图片与文档先保留副本；数据口径和计算结果仍需按本页脚本独立检查。

创建 API Key

在控制台创建令牌，选择需要使用的模型权限。

填写接入配置

按工具要求填写 API Key、接口地址与模型 ID。

发起第一次调用

确认收到有效结果，再到控制台查看用量与费用。

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开始前准备什么

解压lesson.zip到独立目录，先阅读README与运行范围。
使用与页面一致的工具版本；模型或账户能力以自己实际权限为准。
保留原始输入；教材中的人工参考与模型实际结果分开保存。

准备有真值的截图
确认图片输入能力
先提取不画图
挑战低清版本
从已核对数据绘图
核对合计与比例
保存原图与纠错链

下载完整练习素材 ZIP

含README、原创输入、提示词、校验脚本与明确标注的参考材料。

下载本页原始输入

workshop.csv，原创练习数据或任务书。

查看运行说明与验证边界

具体步骤、命令与未执行范围。

1. 准备有真值的截图

先打开workshop-table.png，对照workshop.csv确认3行6个数值。图片是本包原创表格渲染，清晰版和模糊版用于观察提取差异。

bash

python3 verify.py

2. 确认图片输入能力

3. 先提取不画图

上传清晰表格，只要求输出三列，并写明待核对格子。对照CSV检查18、15、24、18、20、16；一个数字不对就停止下一步。

4. 挑战低清版本

另开输入使用模糊图，比较实际提取差异。若模型正确也记为本次正确；不要为展示失败伪造错数。人工核对后导出修正CSV。

5. 从已核对数据绘图

按workshop分类，registered和attended两组柱子，图例写报名/到场。不要在提取尚未确认时先生成漂亮图表。

6. 核对合计与比例

报名合计62、到场49；各场到场率约83.33%、75%、80%。本页独立Python结果来自CSV，未运行视觉模型，所以不能证明图片识别已经成功。

bash

python3 analyze.py

7. 保存原图与纠错链

保留原PNG、模型实际提取表、修正CSV和最终图。下载包的清晰/模糊图只是输入素材，analysis.json是独立真值。

怎样确认已经完成

自己的实际产物能打开，数字、标签、单位与原始输入一致。
执行随包verify.py检查真实文件；参考材料不能冒充自己的模型运行。
已真实读取原创CSV、独立Python重算并渲染数据结果；未调用Data Formulator模型。配图中的参考图为独立计算产物，不是伪造的工具界面。

常见问题

下载素材后能直接看到AI生成结果吗？

已真实读取原创CSV、独立Python重算并渲染数据结果；未调用Data Formulator模型。配图中的参考图为独立计算产物，不是伪造的工具界面。

Data Formulator 截图转图表要怎样判断完成？

按本页步骤执行自己的工具环境，核对原始输入、实际产物与检查清单；下载成功、程序启动或参考文件存在都不能代替实际结果验收。