trae可基于自然语言描述自动生成含数据加载、清洗和绘图逻辑的可视化代码，需明确图表类型、字段名（须与csv/excel列名完全一致）及数据来源路径；支持折线图、柱状图、散点图、饼图、箱线图、热力图、小提琴图七类；输入需含“x轴是xx”“y轴是yy”“按zz分组”等显式字段指向；文件须置于启动路径或使用绝对路径；生成后可通过修改代码、重发指令或追加渲染方式（如“→用plotly express渲染”）调整结果；运行前需确保依赖已安装，中文显示异常时需配置字体。
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你需要用Trae快速生成可直接运行的数据可视化代码，而不是手动写Matplotlib或Plotly的底层逻辑。Trae能根据你的自然语言描述自动输出带数据加载、清洗和绘图逻辑的完整Python脚本，但前提是必须明确指定图表类型、字段名和数据来源格式。
确认Trae支持的图表类型与输入格式
打开Trae Web界面或启动本地CLI后，先输入/help chart查看当前支持的图表清单。目前仅识别：折线图、柱状图、散点图、饼图、箱线图、热力图、小提琴图这7类——其他如雷达图、桑基图等暂未开放生成能力。
输入描述时必须包含“x轴是XX”“y轴是YY”“按ZZ分组”这类显式字段指向，不能只说“展示销售趋势”。Trae不解析隐含语义，【字段名必须与CSV/Excel列名完全一致，大小写和空格都不能错】。
用自然语言描述需求并触发生成
在对话框中输入类似这样的句子：“用data.csv画柱状图，x轴是product_name，y轴是sales_amount，按region分色，标题叫各区域产品销量对比”。
按下回车后Trae会校验文件是否存在、字段是否可读。如果data.csv不在当前工作目录，它不会自动搜索子文件夹，【必须提前把文件放在Trae启动路径下，或改用绝对路径如/home/user/data.csv】。
校验通过即返回完整.py代码，含pandas读取、缺失值提示、matplotlib基础样式和plt.show()。
调整生成结果中的关键参数
方法一：修改代码中的硬编码参数
找到生成代码里类似plt.title("各区域产品销量对比")这一行，直接替换双引号内文字；
找到ax.bar(...)调用，末尾添加color='tab:orange'可统一柱子颜色；
若需显示数值标签，在ax.bar(...)下方插入for i, v in enumerate(sales_amount): ax.text(i, v + 0.5, str(v), ha='center')。
方法二：重新发起更精确的指令
在原对话中追加一句：“把柱子改成横向，Y轴反转，数值标签显示在条形右侧”。Trae会覆盖上次输出，生成新的plt.barh()代码，并自动处理坐标轴翻转逻辑。
方法三：强制指定后端渲染方式
在原始描述末尾加上“→用Plotly Express渲染”，Trae将放弃matplotlib，改用px.bar()并内置交互缩放、悬停提示功能，且自动添加fig.show(renderer='browser')。
运行并验证输出图像
第一步：将Trae生成的代码保存为viz_output.py；
第二步：终端执行python viz_output.py；
第三步：观察终端是否报错——若提示“No module named 'plotly'"，说明你选了Plotly但未安装，此时需先运行pip install plotly kaleido；
第四步：图像窗口弹出后，检查X/Y轴标签是否与描述一致，特别核对中文字段是否出现方块乱码——如发生，需在代码开头插入plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei', 'Arial Unicode MS']。
