发表论文，是每个科研人的必经之路！
你想要毕业、拿奖金、评职称、争取资金、争取项目，必须发表论文。
跟论文打交道的过程足以写成一本20万字的“爱恨情仇史”了。
从选题开始，到大量查阅文献，做调查或者做实验、做分析、有的甚至要建模......
在写的过程中，也要不断完善Introduction、experiental、section......
最后文章成型，然后争取发表paper。
想要踏踏实实做出一点科研成果，确实是不容易。
但是，写好学术论文还是有方法可循，掌握正确的方法让你产出高质量的论文事半功倍。
用好工具，
高质论文事半功倍
先从动笔之前说起。在写之前总是要先了解相关领域前人的科研成果，不然必定要收到“没有文献积累，不了解前人科研成果”的评价。 查找资料虽然不难，但是要花费很多的时间，打开几百个网页、找到凌晨两三点是常有的事情。 
最惨的是没能找全，好不容易找到几篇关键的资料，看了两页就要充钱，还没法下载......
有时候忍不住问自己，“我特么一天都干了点啥？时间都去哪儿了？”
这种时候如果能来一个智能的文献检索和下载神器该有多好！
别说，还真有这种神器。
Python就可以帮你实现这个愿望，写个爬虫代码，设置好关键词，一键帮你全网进行文献检索和下载。
▲几千条论文几秒钟瞬间抓取有的文献是外文的，Python还可以设置对外文文献的自动翻译，并且把下载好的文档自动归类，存放到你指定的位置。 
▲一键多个文档转格式 科研人员跟数据打交道简直不要太频繁，哪篇论文不需要数据来辅助说明或者做论点支撑？Python中十分受欢迎的pandas、numpy、statsmodels等程序包都可以用来进行数据的分析，这些第三方的库可以在Python中可以直接调用，用起来非常方便。 
▲抓取数据并进行分析
还可以用Python清洗筛除数据，形成论文中的各种图表，像 PPI 图、热图、富集图、韦恩图、和弦图、火山图都是可以快速生成的。
▲自动处理数据制作violinplot、热点图、桑基图
有的科研方向需要做建模，用Python来写代码实现预测效果也是杠杠滴，做机器学习也不在话下。
坊间传言，“Python除了不会生孩子，其他都会。” Python的功能十分强大，所以我建议每个科研人员都要学起来，应用到学习和工作中来提升效率。
为什么我推荐Python
而不是MATLAB？
可能有人会有疑问，MATLAB不香吗？
不可否认，MATLAB确实也很好用，在数值计算开发这方面是有优势的。
但是构建较大一点的科学计算系统，直接用Python比用MATLAB混合的方案要简洁不少。
Python是通用的编程语言，用处比MATLAB要广，做Web、搞爬虫、编脚本、数据清洗、数据分析、绘图，写各种实用的小工具等等，前文已经有所提及，不再复述。
其次，MATLAB是一款商用软件，价格不菲；但Python则完全免费。众多开源的计算库都提供了Python的调用接口，用户可以在计算机上免费安装。
此外，随着人工智能的发展，Python也水涨船高，从默默无闻到稳居前三，成为了当下最热门的人工智能开发语言。
国家非常重视，很多地方已经把Python的学习纳入中小学课堂了。
▲Python进入小学课堂
连小学生都开始在学Python，就算你掌握了MATLAB，我也强烈建议你把这个实用技能学起来，技多不压身，用上的那天就知道有多爽了，咱们跟着时代潮流走准没错。 没有编程基础，
Python会不会很难学？
有的小伙伴可能也会有疑问：编程不是程序员的专属技能吗？Python应该很难吧！毕竟大家对程序员的印象是这样的? 
其实不是的。
Python的语法规则贴近人类的语言，易学易用，庞大的第三方库可以拿来直接用，不需要你花很大的力气就可以掌握这个工具，只要拿出百分之一的科研精神就能掌握它。
大家对Python敬畏的根本原因——是许多课程本身没有化繁为简、也没有设立知识目标观，一味地灌输知识点，才让很多没基础的人学不下去。
经过考察，发现风变编程的Python小课，请来了心理学专家，一起花费4年打磨，经过了上千次的更迭，而且有220多万的学员已经体验过，评价很不错。所以我要把它推荐给大家，希望大家学有所获。
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每次闯关的时候就像打游戏，在紧张的科研之余，它就是你的调剂品，放松和获取新知识两不误。
▲Python小课体验课课程表
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Python，一个工具帮你搞定论文文献、数据分析、画图和建模，助你写出高质量的论文，让“发表paper”不再成为你前进的拦路虎。
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