一入科研深似海……

年底將近，“防脫發用生姜還是黑芝麻？”，研究僧們又開始為自己所剩無幾的頭發發愁了。

文獻看到頭禿，前沿課題總是無緣

置頂了一頁實驗組微信群、QQ群，想追蹤前沿文獻，了解跟自己課題組相關的科研潮流，拿到好的課題走上人生巔峰。

打開手機，刺眼的“99+”果斷讓人屏蔽群消息。

關注了幾十個相關學術話題，打開知乎想搜搜大佬們的回答，卻刷了半個小時熱門推送——

才反應過來，“我剛剛要干嘛來著？”

好吧，那去知網和Web of Science一篇一篇看吧。

可是同一個文獻網站用的多了，往往會發現會有重復文獻出現。

文獻量龐大的話，還得手動剔除已經檢索過的文獻，分辨哪些是后來更新的文獻。

每天除了吃飯睡覺做實驗外，干的最多的活莫過于閱讀文獻了。

文章看得多了頭暈眼花，還影響做實驗的時間，不知不覺就成了——

“月亮不睡我不睡，實驗室禿頭小寶貝！”

這些時間如果能拿來休息，參加學術會議，和大牛們交流，學習新知識該多好～

“只有數據不分析怎么行”

猶記得我初入實驗室，一拿到數據就想要跟師兄師姐邀功。

結果——

“學妹這樣不行的呀，共聚焦顯微鏡下拍攝的兩個探針的信號，需要做共定位分析，去算一下共定位系數和 Pearson 相關系數吧。

數據圖除了做單因素方差分析還要重點看有沒有顯著性差異。”

以為拿到好數據就可以喘口氣，沒想到統計和作圖又開始讓人頭禿。

作為一名科研人，不管愿意不愿意，總是讀文獻、做實驗、寫論文三點一線的。

于是就遇到一個難題，論文的數據都必須進行統計學處理。

90% 國際 SCI 臨床醫學雜志會對投稿文章進行統計學審稿，影響因子越高的期刊對統計學審稿要求也越嚴格。

看見師兄文章里明了高端的 PPI 圖、熱圖、富集圖、韋恩圖、和弦圖、火山圖和主成分分析圖，自己和他們的差距一目了然，發表SCI感覺遙不可期。

救救孩子的頭發 T^T

不慌！

大數據時代，只要找準科研方向，沒有什么是一波優質數據搞不定的？如果有，那就再配上信息挖掘和數據分析工具。

Python作為一款效率工具，在人工智能和數據分析等領域表現非常突出，像自動抓取資料、分析數據、自動下載，提取關鍵詞等這樣的功能都是分分鐘完成。

比如：我們需要大量的文獻做參考。

以前需要打開各類學術網站，然后手動一個一個下載需要的文獻，然后再手動進行分類，得用上半天的時間才能夠解決這項重復的事情。

而用Python，不僅能1 秒定位目標文獻，還能自動對應下載相關領域的關鍵文章、重要作者和科研熱點，追溯文獻引證關系。

▲千條學術論文信息自動抓取

這中間省下的時間，可以去學習(打球)、做實驗(談戀愛)......科研生活一下子就變得明亮了！

在數據處理方面，我們可能要面對上萬條序列的文件，由于文件過大，不要說進行處理了，連打開文本都會直接卡死。

而通過Python輸入原始數據后，不僅能自動統計分析海量數據，還能得到滿足論文發表的高質量圖片。

▲自動生成數據分析可視圖

這樣的效率和質量，是不是又讓我們離發表SCI論文更近了一步？

這也是為什么，我這次想把扇貝的Python編程課推薦給大家的原因！一個讓我改變對編程固有認知的地方，也希望這一次，能夠幫助到你。

很多人一提起Python，第一反應就是，計算機？編程？太難了我學不會。

其實學Python，不用你英語數學有多好，不用你是理科生，你只需要：

認識26個字母+記得一點初中的數學知識

課程好不好，學過就知道

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以前一提起學軟件，大家第一印象就是：好麻煩，要自己下各種東西、還不確定能不能下載到正確的軟件。

而現在在扇貝，手機電腦都能學，你只需要：

第一天，在至尊寶的帶領下，學習print函數、換行和轉義字符，拿代碼畫 ? 也太酷了！

第二天，帶著孔明的智慧，學習浮點數、變量、類型轉換；

第三天，用新學的條件結構和 if...else語句，為阿甘選擇；

第四天，用input 語句為唐伯虎找出他的秋香！

如果你擔心學不會，或者學完后有些問題沒弄懂

助教老師會全程跟蹤答疑，不教會你誓不罷休

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同時拉你入班級群，和小伙伴們一起交流進步，讓你學習路上不孤單。

現在和我們一起，

從0開始，掌握Python，

擁有一個只屬于自己的科研武器吧！

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的python怎么做彩票概率_用Python一次性把论文作图与数据处理全部搞定！的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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