📊 Academic Visualization

本仓库主要用于开源本人研究工作中的实验数据绘制代码，旨在为相关研究人员提供参考与帮助。

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🛠️ 环境依赖 (Prerequisites)

本项目核心基于 matplotlib 进行绘制。为了确保绘图效果与论文一致，建议您使用与本人相同的依赖版本。

您无需手动逐个安装，只需克隆仓库后在终端运行以下命令，即可自动一键安装所有必需的依赖：

pip install -r requirements.txt

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📂 目录结构与绘图索引 (Catalog)

本仓库提供两种分类方式，方便您快速查找所需的代码：

A. 论文分类

Important

📢 如果您使用了本仓库的代码，或相关工作对您的学术研究有所启发，请您考虑引用我们的工作。

• 📄 2026 Globecom: “Delay-Robust Deep Reinforcement Learning for Channel Access in Mobile Underwater Acoustic Networks”

  💻 查看绘图代码 | 💡 阅读论文 (arXiv/PDF Link)

  📋 BibTeX 引用格式 (Click to expand)

  @article{ye2026mobiu,
    title={Delay-Robust Deep Reinforcement Learning for Ranging-Free Channel Access under Mobility in Underwater Acoustic Networks},
    author={Ye, Huaisheng and Ye, Xiaowen and Fu, Liqun},
    journal={arXiv preprint arXiv:2605.06536},
    year={2026}
  }

B. 绘图类型分类

绘图类型	对应脚本 (Code Link)	插图位置与说明
柱状图 (Bar Chart)	plot_fig4_performance.py	图(a) 多基线多场景性能对比 🔍 预览
	plot_fig7_ablation.py	图(a) 消融实验结果对比 🔍 预览
折线图 (Line Chart)	plot_fig5_throughput.py	吞吐量趋势图 🔍 预览
	plot_fig4_performance.py	图(b) 性能对比曲线 🔍 预览
	plot_fig6_convergence.py	算法收敛过程 🔍 预览
	plot_fig7_ablation.py	图(b) 消融实验结果对比 🔍 预览
热力图 (Heatmap)	plot_fig3_heatmap.py	空间/参数热力度分布图 🔍 预览

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⚠️ 注意事项与免责声明 (Disclaimers)

• 数据脱敏：为了简洁、直观地展示与论文一致的可视化效果，本仓库提供的数据均经过脱敏、缩放或精简处理。
• 结果准则：本仓库代码仅保证可视化视觉效果与原文一致，并不保证数据数值与原论文完全绝对一致。所有工作的实验结果与数据，均以对应论文的最终呈现为准。
• 免责声明：本仓库代码按“原样”提供，作者不对代码的适用性、准确性作任何明示或暗示的保证。用户因参考、修改或运行本代码所导致的任何科研失误、计算偏差或法律纠纷，作者概不承担任何责任。