[联盟推文] - 先学编程是搞科研最大的误区

1

引言

最近看到了很多python科研作图和编程的推文，搞得我一度以为不会编程就做不了科研了，事实上是这样吗？那我不会编程就写不出论文了？

我觉得肯定不是这样的，编程只是一种锦上添花的东西，而且有很多科研工具就是简单地窗口操作就ok了，哪里需要编程了？接下来我来介绍几个好用的科研工具。

2

常用科研工具

其实在之前的文章中，我已经介绍了不少工具，比如文献管理工具《NoteExpreess文献管理教程》《EndNote|文献情况基本分析之统计关键词、作者、年份的频数》，网络科学工具《Gephi制作网络流向图》

如果我把网络上常见的科研语言培训列一下，再找到对应的科研工具，我感觉基本上都有对应的简单工具可供使用。

科研语言或扩展包	科研工具
matplotlib（科研制图） MATLAB	Origin
NetworkxX（网络科学）	Gephi
R（统计分析）	SPSS
Echarts（图表、地图）	镝数图表
地图慧、极海（地图）
Excel、PPT（图表）

这样做个表格对比一下，你会发现，好像你不会编程也不影响你做实验和科研啊。尤其是图表，我感觉实验一些图表工具做出的图，比python、matlab编程做出来的更像SCI论文配图该有的样子，并不是说图表炫酷就一定能成功的。

而且，很多图表并非编程语言生成的，还要通过PS、Ai等图形编辑软件后期处理才能得到完美的效果。我在之前的文章中，初步尝试了一些标准地图。《Ai制作地图之分级设色疫情地图》《震惊！原来pdf地图也能用Ai处理，以山东省标准地图为例》

3

我的建议

有时间你就去学习学习没有坏处，没有太多时间，我还是建议你尽量使用现成的工具。比如说你不会爬虫，那你就去使用爬虫工具，比如火车头采集器之类的爬虫采集器，它们不香吗？《火车采集器-房价数据实战》《采集器-百度人口迁徙数据》《采集器数据导出方法》。又比如你实在不想用Echarts做OD图（Echarts制作OD流向地图），你还能选择极海这些在线可视化地图工具啊。或者还有《地图数据可视化工具测评》。你不会用ArcPy，可是ArcGIS里已经有模型构建器。比如ArcGIS Pro里可以直接操作DBSCAN算法，你再也不用自己写代码计算了《一定要既看博客经验，也看官方文档》。甚至连机器学习、深度学习都有很多可视化工具了，都不需要你亲自写代码了。

不要重复造轮子。编程的程序员圈子经常这么说，科研圈子也是这样。我们又不是像华为那样的高精尖领域，除了自己会设计芯片，还要自己制造芯片。。。

而且即使学了编程，也不要从头写代码，你还可以去github上看别人写的更好用的代码《世上最简单的Github入门教程》。

所以，你还想着先学代码再搞科研吗？再说了，硕士研究生就三年，编程学上两年，你还有时间写论文投稿吗？

友情提醒

随手加个星标

不漏小鸟消息

免费问答星球

公众号小联盟

个人微信账号

滑动查看小鸟个人微信

点击 阅读原文 来俺免费圈子偶遇作者，还请放心授权：