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碩博士強烈建議掌握的高效科研繪圖+寫論文工具!

時間:2021-10-11 來源: 瀏覽:

碩博士強烈建議掌握的高效科研繪圖+寫論文工具!

編輯之譚
編輯之譚

EditorTan

《華南師范大學學報(自然科學版)》非官方新媒體矩陣,由譚編創(chuàng)辦,以期刊編輯獨特的視角,發(fā)布Origin繪圖教程。你提問題,我出教程??茖W繪圖,圖繪科學。

收錄于話題

在讀研讀博之前,看見導師們在說話會覺得他們肯定在討論學術。

 
后來才發(fā)現(xiàn),大多數(shù)都是這種對話:

我看了我學生給我發(fā)的文章草稿就想打人!

害,別氣啦,不打自招~

。。。。

最近審學弟學妹的論文,可把我導熬 (氣) 得快腦溢血了。

隨便一看就是三千字邏輯清晰的廢話,再一看又是云山霧罩自相矛盾的表述...

撇開內容不說,那天往群里發(fā)了幾張論文截圖之后,我導放棄吐槽開始幻想。

竟然說,要是有「論文美顏相機」就好了:

“自動美化,保護導師身心健康!”

腦補出我導快被丑哭的樣子后,我不禁想告訴科研人,“丑”論文真的害人害己。

01

說起論文的顏值,這讓我又想到了第一次被審稿人拒稿的經歷。

不是因為別的,就是因為配圖和數(shù)據的處理過于粗糙,影響了文章的整體質量。

后來我發(fā)現(xiàn),其實“丑拒”是大多數(shù)的科研人都會面臨的問題。

一開始我也很費解,科研人居然還要被“顏值”拖后腿嗎?

帶著一肚子疑惑,我決定去向一位同門師姐請教。

師姐是我導的得意門生,剛入門起手就 發(fā)了一篇2.21分的SCI。

在別人為了文獻翻譯、實驗數(shù)據焦頭爛額地時候,她總是一身輕松的樣子。

我原本以為,這大概就是科研小天才,做什么事兒都不費勁。

聊過后才知道,師姐也是從小白一路過來的, 只是現(xiàn)在比別人多了一個“秘密武器”!

一年3篇SCI,師姐靠它事半功倍

“如果再回到當初,我一定盡早開始學 輔助性技能 !”師姐拍著大腿激動地跟我說。

很少會有人告訴科研新手,輔助性技能的重要性:

如何排版,如何制圖制表,如何處理數(shù)據、科學計算,如何對文獻快速檢索和翻譯...

這每一項拎出來都有很大的學問,但卻被大多數(shù)人忽略了。就拿將數(shù)據繪制成圖表來說:

圖表的科學風格 ,包含了數(shù)據的規(guī)律性、標注的合理性、科學發(fā)現(xiàn)的明確性;

三種類型的圖形

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

圖表的美觀程度 ,涉及了圖形元素的清晰度、對比、大小、顏色、線條粗細等等;

圖表描述的規(guī)范 ,包括了如何給圖形編號和設置題注,在正文中如何引用或描述圖表;

 具有極高水平的示意型圖

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

光是一項就已經如此復雜,如果都能等到要用的時候,再去一一精通。

可想而知,你大多數(shù)的時間都將耗費在這些基礎技能上,而不是科學研究。

光是一個圖表制作,已經聽得我頭大,我急忙請教師姐有沒有什么法子救救孩子。

“對于現(xiàn)在的科研來說,有一個神器,能覆蓋所有的輔助性工作, 那就是Python!

一門編程語言?我將信將疑,但看過她的演示后,我驚得說不出話來:

● 可視化圖表 ●

Python能把數(shù)據自動輸出成折線圖、三維圖、直方圖、嵌套餅圖等規(guī)范高質量的圖表,直觀展示千辛萬苦得來的研究成果,助力文章發(fā)表。

● 處理數(shù)據 ●

調研數(shù)據自動整合成列表,便于查看篩選;還能自動清洗,一鍵剔除用不到的。

● 下載文獻 ●

最讓人頭疼的文獻,用Python 3秒就能定位,5分鐘一并下載相關領域的關鍵文章、重要作者和科研熱點,追溯引證關系。

難怪師姐天天不慌不忙的,論文卻能發(fā)好幾篇,各種冷門文獻讀起來也是飛快。

要是所有人早點知道用這個畫圖表、查文獻、做數(shù)據,也不至于沒日沒夜的熬了!

于是,我和這位師姐打探了一下她和Python的“前世今生”。因為我非常好奇,編程到底是怎么和科研扯上關系的!

她說,她是在參加某次中科院組織的論壇時,接受了有關于Python的培訓,發(fā)現(xiàn)它功能強大,然后開始學習的。

不查不知道,一查嚇一跳。中科院早已開始在科研領域普及Python了:

△中科院官方網站截圖

甚至還面向科研人群組織了數(shù)據分析方面的Python培訓:

△中科院計算所培訓中心官方賬號截圖

用Python為科研助力,真的是新時代的趨勢了。

聰明的科研人已經摒除“雜事”,潛下心來做研究了。

02

我們以前總以為,做科研就是要往高深的研究里去。

卻忽略了,“高級”的獲取和實現(xiàn),正是因為有基礎在。

為什么每年都有這么多人一腔熱忱投身科研,不到半年就痛苦萬分,在論壇上大倒苦水?

很大一部分原因是,被“低級”的事情,絆住了科研的腳步。

最痛苦的不是枯燥實驗,而是在浩如煙海的資料中手忙腳亂,在堆積成山的文獻里扒拉一個正確的版本……

所以,掌握一項基礎的輔助工具太重要了。

只有這樣,你才能把精力集中在“高級”的科研本身。

近幾年Python流行起來,也正是因為它在資料收集、數(shù)據分析方面實在強勢。

只需要幾行簡短的代碼,它就可以:

● 網絡爬蟲,一鍵爬取全網公開資料

● 對實驗結果進行數(shù)據分析,讓觀點更科學嚴謹

● 批量處理上百個Excel、Word、PDF文件

● 生成可視化圖表,成果展示更專業(yè)

……

每一個功能都非常適合科研人,就好像你專屬的科研助理。

△幾千條論文幾秒鐘瞬間抓取

聰明的科研人,要懂得為自己減輕負擔。

工欲善其事,必先利其器。新時代的科研人想要如魚得水,學會Python應當提上日程。

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01

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△學員真實反饋

“人生苦短,我用Python”。 與其花大量時間查資料、查文獻、理數(shù)據,不如抽出一小塊時間學習Python。

把省下來的精力專注于研究,或是看看更大的世界,比起論文,生活中還有太多的未知等著我們去探索!

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