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硕博士强烈建议掌握的高效科研绘图+写论文工具!

时间:2021-10-11 来源: 浏览:

硕博士强烈建议掌握的高效科研绘图+写论文工具!

编辑之谭
编辑之谭

EditorTan

《华南师范大学学报(自然科学版)》非官方新媒体矩阵,由谭编创办,以期刊编辑独特的视角,发布Origin绘图教程。你提问题,我出教程。科学绘图,图绘科学。

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在读研读博之前,看见导师们在说话会觉得他们肯定在讨论学术。

 
后来才发现,大多数都是这种对话:

我看了我学生给我发的文章草稿就想打人!

害,别气啦,不打自招~

。。。。

最近审学弟学妹的论文,可把我导熬 (气) 得快脑溢血了。

随便一看就是三千字逻辑清晰的废话,再一看又是云山雾罩自相矛盾的表述...

撇开内容不说,那天往群里发了几张论文截图之后,我导放弃吐槽开始幻想。

竟然说,要是有「论文美颜相机」就好了:

“自动美化,保护导师身心健康!”

脑补出我导快被丑哭的样子后,我不禁想告诉科研人,“丑”论文真的害人害己。

01

说起论文的颜值,这让我又想到了第一次被审稿人拒稿的经历。

不是因为别的,就是因为配图和数据的处理过于粗糙,影响了文章的整体质量。

后来我发现,其实“丑拒”是大多数的科研人都会面临的问题。

一开始我也很费解,科研人居然还要被“颜值”拖后腿吗?

带着一肚子疑惑,我决定去向一位同门师姐请教。

师姐是我导的得意门生,刚入门起手就 发了一篇2.21分的SCI。

在别人为了文献翻译、实验数据焦头烂额地时候,她总是一身轻松的样子。

我原本以为,这大概就是科研小天才,做什么事儿都不费劲。

聊过后才知道,师姐也是从小白一路过来的, 只是现在比别人多了一个“秘密武器”!

一年3篇SCI,师姐靠它事半功倍

“如果再回到当初,我一定尽早开始学 辅助性技能 !”师姐拍着大腿激动地跟我说。

很少会有人告诉科研新手,辅助性技能的重要性:

如何排版,如何制图制表,如何处理数据、科学计算,如何对文献快速检索和翻译...

这每一项拎出来都有很大的学问,但却被大多数人忽略了。就拿将数据绘制成图表来说:

图表的科学风格 ,包含了数据的规律性、标注的合理性、科学发现的明确性;

三种类型的图形

Christiansen J. 2018, Visualizing Science: illustration and beyond, Scientific American

图表的美观程度 ,涉及了图形元素的清晰度、对比、大小、颜色、线条粗细等等;

图表描述的规范 ,包括了如何给图形编号和设置题注,在正文中如何引用或描述图表;

 具有极高水平的示意型图

E. M. Burbidge et al. / Reviews of Modern Physics Vol. 29, No. 4, P. 547 (1957) 

光是一项就已经如此复杂,如果都能等到要用的时候,再去一一精通。

可想而知,你大多数的时间都将耗费在这些基础技能上,而不是科学研究。

光是一个图表制作,已经听得我头大,我急忙请教师姐有没有什么法子救救孩子。

“对于现在的科研来说,有一个神器,能覆盖所有的辅助性工作, 那就是Python!

一门编程语言?我将信将疑,但看过她的演示后,我惊得说不出话来:

● 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。

● 处理数据 ●

调研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。

● 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。

难怪师姐天天不慌不忙的,论文却能发好几篇,各种冷门文献读起来也是飞快。

要是所有人早点知道用这个画图表、查文献、做数据,也不至于没日没夜的熬了!

于是,我和这位师姐打探了一下她和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!

她说,她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:

△中科院官方网站截图

甚至还面向科研人群组织了数据分析方面的Python培训:

△中科院计算所培训中心官方账号截图

用Python为科研助力,真的是新时代的趋势了。

聪明的科研人已经摒除“杂事”,潜下心来做研究了。

02

我们以前总以为,做科研就是要往高深的研究里去。

却忽略了,“高级”的获取和实现,正是因为有基础在。

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?

很大一部分原因是,被“低级”的事情,绊住了科研的脚步。

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,掌握一项基础的辅助工具太重要了。

只有这样,你才能把精力集中在“高级”的科研本身。

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,就好像你专属的科研助理。

△几千条论文几秒钟瞬间抓取

聪明的科研人,要懂得为自己减轻负担。

工欲善其事,必先利其器。新时代的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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