【竞赛算法学习】学术前沿趋势分析-论文数据统计
生活随笔
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【竞赛算法学习】学术前沿趋势分析-论文数据统计
小編覺得挺不錯的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個參考.
任務(wù)1：論文數(shù)據(jù)統(tǒng)計
1.1 任務(wù)說明
- 任務(wù)主題：論文數(shù)量統(tǒng)計，即統(tǒng)計2019年全年計算機各個方向論文數(shù)量；
- 任務(wù)內(nèi)容：賽題的理解、使用 Pandas 讀取數(shù)據(jù)并進行統(tǒng)計；
- 任務(wù)成果：學(xué)習 Pandas 的基礎(chǔ)操作；
- 可參考的學(xué)習資料：開源組織Datawhale joyful-pandas項目
1.2 數(shù)據(jù)集介紹
-
數(shù)據(jù)集來源：數(shù)據(jù)集鏈接；
-
數(shù)據(jù)集的格式如下：
- id：arXiv ID，可用于訪問論文；
- submitter：論文提交者；
- authors：論文作者；
- title：論文標題；
- comments：論文頁數(shù)和圖表等其他信息；
- journal-ref：論文發(fā)表的期刊的信息；
- doi：數(shù)字對象標識符，https://www.doi.org；
- report-no：報告編號；
- categories：論文在 arXiv 系統(tǒng)的所屬類別或標簽；
- license：文章的許可證；
- abstract：論文摘要；
- versions：論文版本；
- authors_parsed：作者的信息。
-
數(shù)據(jù)集實例：
1.3 arxiv論文類別介紹
我們從arxiv官網(wǎng)，查詢到論文的類別名稱以及其解釋如下。
鏈接：https://arxiv.org/help/api/user-manual 的 5.3 小節(jié)的 Subject Classifications 的部分，或 https://arxiv.org/category_taxonomy， 具體的153種paper的類別部分如下：
'astro-ph': 'Astrophysics', 'astro-ph.CO': 'Cosmology and Nongalactic Astrophysics', 'astro-ph.EP': 'Earth and Planetary Astrophysics', 'astro-ph.GA': 'Astrophysics of Galaxies', 'cs.AI': 'Artificial Intelligence', 'cs.AR': 'Hardware Architecture', 'cs.CC': 'Computational Complexity', 'cs.CE': 'Computational Engineering, Finance, and Science', 'cs.CV': 'Computer Vision and Pattern Recognition', 'cs.CY': 'Computers and Society', 'cs.DB': 'Databases', 'cs.DC': 'Distributed, Parallel, and Cluster Computing', 'cs.DL': 'Digital Libraries', 'cs.NA': 'Numerical Analysis', 'cs.NE': 'Neural and Evolutionary Computing', 'cs.NI': 'Networking and Internet Architecture', 'cs.OH': 'Other Computer Science', 'cs.OS': 'Operating Systems',1.4 具體代碼實現(xiàn)以及講解
1.4.1 導(dǎo)入package并讀取原始數(shù)據(jù)
# 導(dǎo)入所需的package import seaborn as sns #用于畫圖 from bs4 import BeautifulSoup #用于爬取arxiv的數(shù)據(jù) import re #用于正則表達式，匹配字符串的模式 import requests #用于網(wǎng)絡(luò)連接，發(fā)送網(wǎng)絡(luò)請求，使用域名獲取對應(yīng)信息 import json #讀取數(shù)據(jù)，我們的數(shù)據(jù)為json格式的 import pandas as pd #數(shù)據(jù)處理，數(shù)據(jù)分析 import matplotlib.pyplot as plt #畫圖工具這里使用的package的版本如下（python 3.7.4）：
- seaborn：0.9.0
- BeautifulSoup：4.8.0
- requests：2.22.0
- json：0.8.5
- pandas：0.25.1
- matplotlib：3.1.1
其中的1778381表示數(shù)據(jù)總量，14表示特征數(shù)，對應(yīng)我們1.2節(jié)說明的論文的14種信息。
data.head() #顯示數(shù)據(jù)的前五行1.4.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理
首先我們先來粗略統(tǒng)計論文的種類信息：
''' count：一列數(shù)據(jù)的元素個數(shù)； unique：一列數(shù)據(jù)中元素的種類； top：一列數(shù)據(jù)中出現(xiàn)頻率最高的元素； freq：一列數(shù)據(jù)中出現(xiàn)頻率最高的元素的個數(shù)； '''data["categories"].describe() count 1778381 unique 61371 top astro-ph freq 86914 Name: categories, dtype: object以上的結(jié)果表明：共有1338381個數(shù)據(jù)，有61371個子類（因為有論文的類別是多個，例如一篇paper的類別是CS.AI & CS.MM和一篇paper的類別是CS.AI & CS.OS屬于不同的子類別，這里僅僅是粗略統(tǒng)計），其中最多的種類是astro-ph，即Astrophysics（天體物理學(xué)），共出現(xiàn)了86914次。
由于部分論文的類別不止一種，所以下面我們判斷在本數(shù)據(jù)集中共出現(xiàn)了多少種獨立的數(shù)據(jù)集。
# 所有的種類(獨立的)unique_categories = set([i for l in [x.split(' ') for x in data["categories"]] for i in l]) len(unique_categories) unique_categories這里使用了 split 函數(shù)將多類別使用 “ ”（空格）分開，組成list，并使用 for 循環(huán)將獨立出現(xiàn)的類別找出來，并使用 set 類別，將重復(fù)項去除得到最終所有的獨立paper種類。
176{'acc-phys', 'adap-org', 'alg-geom', 'ao-sci', 'astro-ph', 'astro-ph.CO', 'astro-ph.EP', 'astro-ph.GA', 'astro-ph.HE', 'astro-ph.IM', 'astro-ph.SR', 'atom-ph', 'bayes-an', 'chao-dyn', 'chem-ph', 'cmp-lg', 'comp-gas', 'cond-mat', 'cond-mat.dis-nn', 'cond-mat.mes-hall', 'cond-mat.mtrl-sci', 'cond-mat.other', 'cond-mat.quant-gas', 'cond-mat.soft', 'cond-mat.stat-mech', 'cond-mat.str-el', 'cond-mat.supr-con', 'cs.AI', 'cs.AR', 'cs.CC', 'cs.CE', 'cs.CG', 'cs.CL', 'cs.CR', 'cs.CV', 'cs.CY', 'cs.DB', 'cs.DC', 'cs.DL', 'cs.DM', 'cs.DS', 'cs.ET', 'cs.FL', 'cs.GL', 'cs.GR', 'cs.GT', 'cs.HC', 'cs.IR', 'cs.IT', 'cs.LG', 'cs.LO', 'cs.MA', 'cs.MM', 'cs.MS', 'cs.NA', 'cs.NE', 'cs.NI', 'cs.OH', 'cs.OS', 'cs.PF', 'cs.PL', 'cs.RO', 'cs.SC', 'cs.SD', 'cs.SE', 'cs.SI', 'cs.SY', 'dg-ga', 'econ.EM', 'econ.GN','econ.TH', 'eess.AS', 'eess.IV', 'eess.SP', 'eess.SY', 'funct-an', 'gr-qc', 'hep-ex', 'hep-lat', 'hep-ph', 'hep-th', 'math-ph', 'math.AC', 'math.AG', 'math.AP', 'math.AT', 'math.CA', 'math.CO', 'math.CT', 'math.CV', 'math.DG', 'math.DS', 'math.FA', 'math.GM', 'math.GN', 'math.GR', 'math.GT', 'math.HO', 'math.IT', 'math.KT', 'math.LO', 'math.MG', 'math.MP', 'math.NA', 'math.NT', 'math.OA', 'math.OC', 'math.PR', 'math.QA', 'math.RA', 'math.RT', 'math.SG', 'math.SP', 'math.ST', 'mtrl-th', 'nlin.AO', 'nlin.CD', 'nlin.CG', 'nlin.PS', 'nlin.SI', 'nucl-ex', 'nucl-th', 'patt-sol', 'physics.acc-ph', 'physics.ao-ph', 'physics.app-ph', 'physics.atm-clus', 'physics.atom-ph', 'physics.bio-ph', 'physics.chem-ph', 'physics.class-ph', 'physics.comp-ph', 'physics.data-an', 'physics.ed-ph', 'physics.flu-dyn', 'physics.gen-ph', 'physics.geo-ph', 'physics.hist-ph', 'physics.ins-det', 'physics.med-ph', 'physics.optics', 'physics.plasm-ph', 'physics.pop-ph', 'physics.soc-ph', 'physics.space-ph', 'plasm-ph', 'q-alg', 'q-bio', 'q-bio.BM', 'q-bio.CB', 'q-bio.GN', 'q-bio.MN', 'q-bio.NC', 'q-bio.OT', 'q-bio.PE', 'q-bio.QM', 'q-bio.SC', 'q-bio.TO', 'q-fin.CP', 'q-fin.EC', 'q-fin.GN', 'q-fin.MF', 'q-fin.PM', 'q-fin.PR', 'q-fin.RM', 'q-fin.ST', 'q-fin.TR', 'quant-ph', 'solv-int', 'stat.AP', 'stat.CO', 'stat.ME', 'stat.ML', 'stat.OT', 'stat.TH', 'supr-con'}從以上結(jié)果發(fā)現(xiàn)，共有176種論文種類，比我們直接從 https://arxiv.org/help/api/user-manual 的 5.3 小節(jié)的 Subject Classifications 的部分或 https://arxiv.org/category_taxonomy中的到的類別少，這說明存在一些官網(wǎng)上沒有的類別，這是一個小細節(jié)。不過對于我們的計算機方向的論文沒有影響，依然是以下的40個類別，我們從原數(shù)據(jù)中提取的和從官網(wǎng)的到的種類是可以一一對應(yīng)的。
'cs.AI': 'Artificial Intelligence', 'cs.AR': 'Hardware Architecture', 'cs.CC': 'Computational Complexity', 'cs.CE': 'Computational Engineering, Finance, and Science', 'cs.CG': 'Computational Geometry', 'cs.CL': 'Computation and Language', 'cs.CR': 'Cryptography and Security', 'cs.CV': 'Computer Vision and Pattern Recognition', 'cs.CY': 'Computers and Society', 'cs.DB': 'Databases', 'cs.DC': 'Distributed, Parallel, and Cluster Computing', 'cs.DL': 'Digital Libraries', 'cs.DM': 'Discrete Mathematics', 'cs.DS': 'Data Structures and Algorithms', 'cs.ET': 'Emerging Technologies', 'cs.FL': 'Formal Languages and Automata Theory', 'cs.GL': 'General Literature', 'cs.GR': 'Graphics', 'cs.GT': 'Computer Science and Game Theory', 'cs.HC': 'Human-Computer Interaction', 'cs.IR': 'Information Retrieval', 'cs.IT': 'Information Theory', 'cs.LG': 'Machine Learning', 'cs.LO': 'Logic in Computer Science', 'cs.MA': 'Multiagent Systems', 'cs.MM': 'Multimedia', 'cs.MS': 'Mathematical Software', 'cs.NA': 'Numerical Analysis', 'cs.NE': 'Neural and Evolutionary Computing', 'cs.NI': 'Networking and Internet Architecture', 'cs.OH': 'Other Computer Science', 'cs.OS': 'Operating Systems', 'cs.PF': 'Performance', 'cs.PL': 'Programming Languages', 'cs.RO': 'Robotics', 'cs.SC': 'Symbolic Computation', 'cs.SD': 'Sound', 'cs.SE': 'Software Engineering', 'cs.SI': 'Social and Information Networks', 'cs.SY': 'Systems and Control',我們的任務(wù)要求對于2019年以后的paper進行分析，所以首先對于時間特征進行預(yù)處理，從而得到2019年以后的所有種類的論文：
data["year"] = pd.to_datetime(data["update_date"]).dt.year #將update_date從例如2019-02-20的str變?yōu)閐atetime格式，并提取處year del data["update_date"] #刪除 update_date特征，其使命已完成 data = data[data["year"] >= 2019] #找出 year 中2019年以后的數(shù)據(jù)，并將其他數(shù)據(jù)刪除 # data.groupby(['categories','year']) #以 categories 進行排序，如果同一個categories 相同則使用 year 特征進行排序 data.reset_index(drop=True, inplace=True) #重新編號 data #查看結(jié)果這里我們就已經(jīng)得到了所有2019年以后的論文，下面我們挑選出計算機領(lǐng)域內(nèi)的所有文章：
#爬取所有的類別 website_url = requests.get('https://arxiv.org/category_taxonomy').text #獲取網(wǎng)頁的文本數(shù)據(jù) soup = BeautifulSoup(website_url,'lxml') #爬取數(shù)據(jù)，這里使用lxml的解析器，加速 root = soup.find('div',{'id':'category_taxonomy_list'}) #找出 BeautifulSoup 對應(yīng)的標簽入口 tags = root.find_all(["h2","h3","h4","p"], recursive=True) #讀取 tags#初始化 str 和 list 變量 level_1_name = "" level_2_name = "" level_2_code = "" level_1_names = [] level_2_codes = [] level_2_names = [] level_3_codes = [] level_3_names = [] level_3_notes = []#進行 for t in tags:if t.name == "h2":level_1_name = t.text level_2_code = t.textlevel_2_name = t.textelif t.name == "h3":raw = t.textlevel_2_code = re.sub(r"(.*)\((.*)\)",r"\2",raw) #正則表達式：模式字符串：(.*)\((.*)\)；被替換字符串"\2"；被處理字符串：rawlevel_2_name = re.sub(r"(.*)\((.*)\)",r"\1",raw)elif t.name == "h4":raw = t.textlevel_3_code = re.sub(r"(.*) \((.*)\)",r"\1",raw)level_3_name = re.sub(r"(.*) \((.*)\)",r"\2",raw)elif t.name == "p":notes = t.textlevel_1_names.append(level_1_name)level_2_names.append(level_2_name)level_2_codes.append(level_2_code)level_3_names.append(level_3_name)level_3_codes.append(level_3_code)level_3_notes.append(notes)#根據(jù)以上信息生成dataframe格式的數(shù)據(jù) df_taxonomy = pd.DataFrame({'group_name' : level_1_names,'archive_name' : level_2_names,'archive_id' : level_2_codes,'category_name' : level_3_names,'categories' : level_3_codes,'category_description': level_3_notes})#按照 "group_name" 進行分組，在組內(nèi)使用 "archive_name" 進行排序 df_taxonomy.groupby(["group_name","archive_name"]) df_taxonomy這里主要說明一下上面代碼中的正則操作，這里我們使用re.sub來用于替換字符串中的匹配項
''' pattern : 正則中的模式字符串。 repl : 替換的字符串，也可為一個函數(shù)。 string : 要被查找替換的原始字符串。 count : 模式匹配后替換的最大次數(shù)，默認 0 表示替換所有的匹配。 flags : 編譯時用的匹配模式，數(shù)字形式。 其中pattern、repl、string為必選參數(shù) '''re.sub(pattern, repl, string, count=0, flags=0)實例如下：
import rephone = "2004-959-559 # 這是一個電話號碼"# 刪除注釋 num = re.sub(r'#.*$', "", phone) print ("電話號碼 : ", num)# 移除非數(shù)字的內(nèi)容 num = re.sub(r'\D', "", phone) print ("電話號碼 : ", num)執(zhí)行結(jié)果：
電話號碼 : 2004-959-559 電話號碼 : 2004959559詳細了解可以參考：https://www.runoob.com/python3/python3-reg-expressions.html
對于我們的代碼來說：
re.sub(r"(.*)\((.*)\)",r"\2",raw)#raw = Astrophysics(astro-ph) #output = astro-ph對應(yīng)的參數(shù)
- 正則中的模式字符串 pattern 的格式為 “任意字符” + “(” + “任意字符” + “)”。
- 替換的字符串 repl 為第2個分組的內(nèi)容。
- 要被查找替換的原始字符串 string 為原始的爬取的數(shù)據(jù)。
這里推薦大家一個在線正則表達式測試的網(wǎng)站：https://tool.oschina.net/regex/
1.4.3 數(shù)據(jù)分析及可視化
接下來我們首先看一下所有大類的paper數(shù)量分布：
_df = data.merge(df_taxonomy, on="categories", how="left").drop_duplicates(["id","group_name"]).groupby("group_name").agg({"id":"count"}).sort_values(by="id",ascending=False).reset_index()_df我們使用merge函數(shù)，以兩個dataframe共同的屬性 “categories” 進行合并，并以 “group_name” 作為類別進行統(tǒng)計，統(tǒng)計結(jié)果放入 “id” 列中并排序。
結(jié)果如下：
下面我們使用餅圖進行上圖結(jié)果的可視化：
fig = plt.figure(figsize=(15,12)) explode = (0, 0, 0, 0.2, 0.3, 0.3, 0.2, 0.1) plt.pie(_df["id"], labels=_df["group_name"], autopct='%1.2f%%', startangle=160, explode=explode) plt.tight_layout() plt.show()結(jié)果如下：
下面統(tǒng)計在計算機各個子領(lǐng)域2019年后的paper數(shù)量：
group_name="Computer Science" cats = data.merge(df_taxonomy, on="categories").query("group_name == @group_name") cats.groupby(["year","category_name"]).count().reset_index().pivot(index="category_name", columns="year",values="id")我們同樣使用 merge 函數(shù)，對于兩個dataframe 共同的特征 categories 進行合并并且進行查詢。然后我們再對于數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計和排序從而得到以下的結(jié)果：
我們可以從結(jié)果看出，Computer Vision and Pattern Recognition（計算機視覺與模式識別）類是CS中paper數(shù)量最多的子類，遙遙領(lǐng)先于其他的CS子類，并且paper的數(shù)量還在逐年增加；另外，Computation and Language（計算與語言）、Cryptography and Security（密碼學(xué)與安全）以及 Robotics（機器人學(xué)）的2019年paper數(shù)量均超過1000或接近1000，這與我們的認知是一致的。
創(chuàng)作挑戰(zhàn)賽新人創(chuàng)作獎勵來咯，堅持創(chuàng)作打卡瓜分現(xiàn)金大獎總結(jié)
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