python 论文数据处理_用Python一次性把论文作图与数据处理全部搞定！

一入科研深似海……

年底将近，“防脱发用生姜还是黑芝麻？”，研究僧们又开始为自己所剩无几的头发发愁了。

文献看到头秃，前沿课题总是无缘

打开手机，刺眼的“99+”果断让人屏蔽群消息。

关注了几十个相关学术话题，打开知乎想搜搜大佬们的回答，却刷了半个小时热门推送——

才反应过来，“我刚刚要干嘛来着？”

好吧，那去知网和Web of Science一篇一篇看吧。

可是同一个文献网站用的多了，往往会发现会有重复文献出现。

文献量庞大的话，还得手动剔除已经检索过的文献，分辨哪些是后来更新的文献。

每天除了吃饭睡觉做实验外，干的最多的活莫过于阅读文献了。

文章看得多了头晕眼花，还影响做实验的时间，不知不觉就成了——

“月亮不睡我不睡，实验室秃头小宝贝！”

这些时间如果能拿来休息，参加学术会议，和大牛们交流，学习新知识该多好～

“只有数据不分析怎么行”

犹记得我初入实验室，一拿到数据就想要跟师兄师姐邀功。

结果——

“学妹这样不行的呀，共聚焦显微镜下拍摄的两个探针的信号，需要做共定位分析，去算一下共定位系数和 Pearson 相关系数吧。

数据图除了做单因素方差分析还要重点看有没有显著性差异。”

以为拿到好数据就可以喘口气，没想到统计和作图又开始让人头秃。

作为一名科研人，不管愿意不愿意，总是读文献、做实验、写论文三点一线的。

于是就遇到一个难题，论文的数据都必须进行统计学处理。

90% 国际 SCI 临床医学杂志会对投稿文章进行统计学审稿，影响因子越高的期刊对统计学审稿要求也越严格。

看见师兄文章里明了高端的 PPI 图、热图、富集图、韦恩图、和弦图、火山图和主成分分析图，自己和他们的差距一目了然，发表SCI感觉遥不可期。

救救孩子的头发 T^T

不慌！

大数据时代，只要找准科研方向，没有什么是一波优质数据搞不定的？如果有，那就再配上信息挖掘和数据分析工具。

Python作为一款效率工具，在人工智能和数据分析等领域表现非常突出，像自动抓取资料、分析数据、自动下载，提取关键词等这样的功能都是分分钟完成。

比如：我们需要大量的文献做参考。

以前需要打开各类学术网站，然后手动一个一个下载需要的文献，然后再手动进行分类，得用上半天的时间才能够解决这项重复的事情。

而用Python，不仅能1 秒定位目标文献，还能自动对应下载相关领域的关键文章、重要作者和科研热点，追溯文献引证关系。

▲千条学术论文信息自动抓取

这中间省下的时间，可以去学习(打球)、做实验(谈恋爱)......科研生活一下子就变得明亮了！

在数据处理方面，我们可能要面对上万条序列的文件，由于文件过大，不要说进行处理了，连打开文本都会直接卡死。

而通过Python输入原始数据后，不仅能自动统计分析海量数据，还能得到满足论文发表的高质量图片。

▲自动生成数据分析可视图

这样的效率和质量，是不是又让我们离发表SCI论文更近了一步？

这也是为什么，我这次想把扇贝的Python编程课推荐给大家的原因！一个让我改变对编程固有认知的地方，也希望这一次，能够帮助到你。

很多人一提起Python，第一反应就是，计算机？编程？太难了我学不会。

其实学Python，不用你英语数学有多好，不用你是理科生，你只需要：

认识26个字母+记得一点初中的数学知识

课程好不好，学过就知道

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