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骚操作！Python一口气搞定SCI作图与数据处理

数学人生 · 公众号 · 数学 · 2020-12-27 16:31
正文

    
       对于多数科研人而言，写论文是件特别磨人的事情。
      
       以前，几千几万字，写上个把月，改起来有的要几个月甚至一年左右的时间，然后还不见得能顺利发表。
      
          没有文献积累，不了解前人的学术成果；
         
          想当然，缺乏分析讨论；
         
          举例单一，形成孤证。
         
       这也让我一再感受到，科研真的不是那么好做的，做出一点扎扎实实的“成绩”实在是太难了！
      
       但是，我现在转变了这样的想法。
      
       很多行业专家逐渐在使用Python进行文本数据处理、特殊图像的处理、仿真脚本的撰写。
      
        可以说，用Python辅助自己做科研是一座新的矿藏。
       
        在互联网信息爆炸的时代，信息来源网站多，信息量大，如果采用常规的人工搜索文献和手动整理数据，往往费时费力还完不成。
       
        当下，Python在信息搜集和数据分析方面的应用已经非常普遍，
        
          已经成了科研人的一项必备技能
         
         ，而不再只是程序员的专属。
        
          ▲
         
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       说来也巧，我身边正有这么个优秀到冒泡的奇人，在别人焦头烂额地改论文时，他已经发表了三篇SCI！
      
       而且他和导师的关系很好。导师经常让他帮忙找一些冷门文献，他找得飞快，两人经常一块交流研读。最近导师还拉他进了一个新课题。
      
       每次看到他都是神采奕奕的样子，好像写论文搞研究对他来说是一件乐事。
      
       我原本以为他是个天才。没想到深聊后才发现，原来他有一个“秘密武器”！
      
                01
               
             一年发3篇SCI，师弟靠这招事半功倍！
            
        “我跟你说，论文写得好不好，主要还是看文献。”
       
       他对着我滔滔不绝。
      
       “多查文献是为了不重复别人的工作，为了激发新的想法，为了站到你研究的领域的前沿。如果你几个月不看文献，那么，你已经在这个领域里out了。”
      
       “所以啊，网上的信息这么多，怎么样快速查到你想要的资料，就特别重要。“
       
       说完，他向我透露了他用来查文献的神器：
       
        Python
       
       。
       
       本来还不太了解，但看他演示后，我惊掉了下巴：
      
         ● 下载文献 ●
        
       最让人头疼的文献，用Python 3秒就能定位，5分钟一并下载相关领域的关键文章、重要作者和科研热点，追溯引证关系。
      
         ● 处理数据 ●
        
       实验数据自动整合成列表，便于查看筛选；还能自动清洗，一键剔除用不到的。
      
         ● 可视化图表 ●
        
       Python能把数据自动输出成折线图、三维图、直方图、嵌套饼图等规范高质量的图表，直观展示千辛万苦得来的研究成果，助力文章发表。
      
       看他天天不慌不忙的，论文倒是发了好几篇。要是所有人早点知道用这个查文献、做数据，写论文时也不至于这么煎熬了！
      
       于是，我和这位老兄打探了一下他和Python的“前世今生”。因为我非常好奇，编程到底是怎么和科研扯上关系的！
      
       他说，他是在参加某次中科院组织的论坛时，接受了有关于Python的培训，发现它功能强大，然后开始学习的。
      
       不查不知道，一查吓一跳。中科院早已开始在科研领域普及Python了：
      
       △信息来自中科院官方网站
      
       甚至还面向科研人群组织了数据分析方面的Python培训：
      
        △信息来自中科院计算所培训中心官方账号
       
       看来，Python真的是新时代科研的趋势。
      
       编程是程序员的专属，这个观点早已过时了。
      
                02
               
             你有多少宝贵的时间花在了打杂上？
            
       和这位大神聊过之后，我自己又想了很多。
      
        为什么每年都有这么多人一腔热忱投身科研，不到半年就痛苦万分，在论坛上大倒苦水？
       
        很大一部分原因就是，那些杂乱的事情，分散了太多注意力。
       
       最痛苦的不是枯燥实验，而是在浩如烟海的资料中手忙脚乱，在堆积成山的文献里扒拉一个正确的版本……
       
       所以，掌握一个
       
        帮你打杂
       
       的工具太重要了。只有这样，你才能把精力集中在科研本身。
      
       近几年Python流行起来，也正是因为它在资料收集、数据分析方面实在强势。
      
       只需要几行简短的代码，它就可以：
      
          ● 网络爬虫，一键爬取全网公开资料
         
          ● 对实验结果进行数据分析，让观点更科学严谨
         
          ● 批量处理上百个Excel、Word、PDF文件
         
          ● 生成可视化图表，成果展示更专业
         
          ……
         
        每一个功能都非常适合科研人。就好像雇了一个助理。
       
        △几千条论文几秒钟瞬间抓取
       
       聪明的科研人，不仅懂得为自己减轻负担，更懂得为未来考虑。
      
       大家常用的MATLAB的体积很大，在7-17G左右，版权费也要上千一万。
      
       Python的体积则比MATLAB小得多。而且Python开源且免费，学起来比较便利。
      
       在常用的数学、数据方向，可以做的，Python基本都可以做，并且可以做得更好。有不少学者认为，Python在不久的将来即可彻底取代MATLAB。
      
       即使你不以编程为生，Python也是诸多高端岗位必备进阶的技能。
       
        所以如果打算在国内就业，用Python代替MATLAB是必备的基础。
       
       这不是哪个好与坏的问题，而是现实综合成本比较后压倒性的选择。
      
       现如今打开招聘网站，“会用Python”常常出现在高薪岗位的任职条件里。
       
        ▲各类高端岗位招聘需求（滑动查看更多）
       
       据统计，目前国内Python
       
         人才缺口高达40万
        
       ，高端人才稀缺，
       
         年薪30万
        
         都招不到
        
         人。
        
       知名互联网企业都在使用Python，比如Google、Facebook、NASA、百度、腾讯、美团等。
      
       20年前不会英语等于文盲；而未来不会Python等于文盲。
      
        工欲善其事，必先利其器。
       
       大数据时代，科研人想要如鱼得水，学会Python应当提上日程。
      
       这也是我想把风变编程-Python小课推荐给大家的原因。它家做的是针对小白的Python课程，
       
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        △自己控制进度，学习时间自由
       
         2、玩游戏过关卡，学习会上瘾！
        
        Python小课把晦涩难懂的知识点，都包裹在轻松有趣的电影情节和日常场景中。
       
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        你会体验到用代码画出一只皮卡丘、在魔法校园回复校长的来信、在汤婆婆的严防死守下帮助千寻找到名字.....
       
        曾经有学员表示：“一学起来就上瘾了，连闯3关，太有意思啦！”
       
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