五月过半了，大家的论文还顺利吗？

昨天一朋友来找我哭诉：

“为了写论文，我放假没回家，查找了几百个网站，数据出错也熬夜修改，通宵爆肝，命都快废掉了。

结果改了八稿，老板还说我文献匮乏，缺少数据。我现在都快被逼疯了！”

听导师说：这篇论文要是再不发表，你就等着延毕吧！

怪不得大家都说：延毕时，没有一个导师是无辜的。

其实他不是个例，成千上万的科研人都要面对无尽的实验调研、反复修改的论文。

授人以鱼不如授人以渔，今天我就把私藏多年，亲测好用的方法分享给大家。

我们都知道写论文最头疼的不是事情多，是那些没有任何操作性可言的「重复劳动」。

一整天下来，全在找梯子、找文献、找前沿成果，然后还要打包下载，有的PDF格式的文档想做个笔记做着做着都不知道自己看到哪儿了......

等到自己要开始写了，已经晚上十一点了，脑子里根本没有什么学术观点，可是不写又不行，只能开始东拼西凑，生产一堆学术垃圾。

可是我同门有一个师姐，也就比我早一年，可她都发了三篇SCI了 ！

导师有时候在群里想让我们帮忙查一些冷门文献，每次也都是师姐最快找到。

同样是搞学术，师姐每天看上去都特别轻松，甚至每周还有空去看（谈）话（恋）剧（爱）。

于是我忍不住去请教她是怎么做到的。

“资料和文献那么多，你都靠自己手动找，能不慢吗？”

说完，师姐就给我演示了她是怎么查文献和找资料的，原来她都是用Python自动完成的！

本来还不太了解，但看完师姐的演示后，我惊掉了下巴：

最让人头疼的文献，师姐用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。

大家平时对文献的PDF转Word有需求的应该不在少数，python对于文字PDF和PDF扫描件转换速度都非常快，而且转换非常精准，能保留原有排版，解决了很多人的困惑。

有了Python调研数据就能自动整合成列表，便于查看筛选；还能自动清洗，一键剔除用不到的。

并且不同于需要付费的Matlab，Python提供的函数功能全部是开源的，而且可以与多种软件兼容使用。

还可以用它做一个自动翻译的小工具，将爬取到的外文文献自动翻译成中文。

并且把翻译下载好的文件进行归类，存放到指定的位置。大大节省了我们自己去网站翻译的时间。

△一键下载、自动翻译外文文献

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。

用Python还可以实现免费查重，输入关键词即可抓取所有相关文献，再将搜索内容与文本比较相似度，准确率堪比知网。

当你想要各种资料，但烦于搜索的时候，只需要通过它来爬取，不到10分钟就能爬到了各种数据、文献、资料和优质文章，想看一些实验的相关资料也可以通过这个方法获取。

缺选题、缺资料、缺脑筋的时候，拿这种方法来做论文和文章，瞬间就能实现有数据、有内涵、有深度。

它还能爬取小众精致的 PPT 、简历、海报等模板等，只需要几行代码的事情，几千套PPT模板就自动下载到本地中。

再也不用担心小组汇报的时候，PPT不

用它还可以第一时间获取全网招考信息，比如教师证、考公考编、考研，第一时间、不错过任何优质岗位，爬取全网历年招聘考试题库和高频考点、学校信息效率也是极高！

“怪不得师姐天天不慌不忙的，论文倒是发了好几篇。要是早点知道用这个查文献、做数据，我也不至于这么煎熬了！“

于是，我向师姐打听了一下她为什么会知道Python能够用来做学术，编程一向不都是程序员的看家本领吗？

她说，她是在参加某次中科院组织的论坛时，听了有关于Python的讲座，发现它功能强大，然后在导师的建议下开始学习的。

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：

18年诺贝尔经济学奖的得主Paul Romer，这位经济学领域的专家，也是Python编程语言的忠实粉丝。

经济学研究会涉及到大量的数学运算和统计，而Python是最适合数据科学和统计学领域中的语言。

看来，Python真的已经是新时代科研的趋势了，不会Python的科研人，可能连领域前沿成果里的数据模型都搞不清楚了。

你会发现，大多数科研人一旦踏入科研领域，就开始怨天怨地。

实验固然枯燥，文献当然也难啃，但最痛苦的是你大把的时间都花费在了打杂上。

如果这些杂事都不用自己处理，科研人就能够全身心的投入到学术研究中。

所有的科研人都会想要这样一个“信息”助理

• 爬取全网公开资料，找到有效信息，让论文不再空洞

• 对实验结果进行数据分析，让报告更加科学严谨

• 生成可视化图表，成果展示更加直观，答辩不再卡壳

这不需要有科研界的海螺姑娘，只需要几行代码，Python就都能帮你实现。

△几千条论文几秒钟瞬间抓取

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，不用看视频，每天抽出半小时，4天0基础就能入门。

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风变历时4年潜心研究了人类学习模型，推出了这款颠覆的编程教育产品，专为从0到1的新手设计。

市面上完全没有其她值得你购买的同类课程。这个理由说得很直白，但很抱歉，这是事实。

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比起枯燥乏味的视频教学、培训材料，风变编程将学习变成一种游戏和电影场景的挑战，学习就像打怪升级，完成挑战解锁新关卡。

学习时间自己定，多忙都能学

不用看直播、看视频课，每节课只需要30分钟，睡前敷个面膜的时间就能学完。

△自己控制进度，学习时间自由

学习的进度自动保存，如果有急事离开，随时回来打开就能继续学习。也可以反复学习哦。

玩游戏过关卡，学习会上瘾！

不用担心0基础学不会编程。

Python小课把知识点都拆解成一个个小故事、小游戏，全程“说人话”。

每按一次回车键，就弹出一次对话；一边刷千寻、灭霸、美国队长这些有趣剧情一边学习，这也是行业内的首创哦。

△“打印皮卡丘”编程练习

曾经有学员表示：“一学起来就上瘾了，连闯3关，太有意思啦！”

Python小课对电脑配置无要求，只需要用浏览器打开，不用安装任何程序，10秒进入编程页面。

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Q：学习方式是怎样的？

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• 问一下大佬们，我用Python读取csv表格，然后对其中某两列进行操作: 1.数据＞100的全部转换成1，否则全部转换成0。 2.将这两列转换之后的数据进行每一行相乘得到新的一列数据 #Python#

• 在昨天的文章中，我们详细介绍了numpy，那么今天，我们就来详细了解一下它的另一个小伙伴“pandas”吧~ pandas 是基于numpy构建的，两个主要的数据结构是Series和DataFrame。 Series: Series是一种类似一维数组的对象。 处理缺失值：删除或者填充 DataFrame: DataFrame是一个表格型的数据结构，它含有一组有序的列，每列可以是不同的值类型（数值、字符串、布尔值等），可以看做Series组成的字典（共用一个索引）。 那么，进入正题：如何使用pyhton处理数据？ 一

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• 首先了解使用python进行数据处理常用的两个包：numpy和pandas。 numpy 最重要的特点就是n维数组对象ndarray是一个快速而灵活的大数据集容器，它是一个通用的同构数据多维容器，即所有的元素必须是相同的类型，每个数组有一个shape（表示维度大小的元组），一个dtype（说明数组数据类型的对象）。 1.创建数组常使用的函数有：array,arange 例如：

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• 1.谁适合本课程？想从零开始学会Python数据分析，抓住大数据、机器学习、人工智能时代的红利。2.你将从本次课程中学到什么？通过真实案例，从开始到结束，使用Numpy和Pandas了解整个数据分析过程。2）一维数据分析如何使用NumPy和Pandas分析一维数据？3）二维数据分析如何使用NumPy和Pandas分析二维数据？4）数据分析的基本过程是什么？5）如何清洗数据？6）如何分析数据？6）你将挑战的实战项目：如何用Python对销售数据进行分析？

Excel在测量教学实习中的应用——以闭合导线为例

Excel具有强大的数据计算与处理功能,利用它所包含的内置函数来处理测量观测数据,既避免了过程的复杂性,又能完整的体现计算原理,对于初次接触测量数据内业处理的学生来说,具有一定的优越性。文中以测量教学实习中的某...