在这个信息爆炸的时代，学术研究需要的不仅是工具，更是智慧的整合。
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analysis.py
visualization.py
import pandas as pd import numpy as np from sklearn.preprocessing import StandardScaler # 加载研究数据 df = pd.read_csv("research_data.csv") # 数据清洗 df.dropna(inplace=True) df.drop_duplicates(inplace=True) # 特征工程 scaler = StandardScaler() features = ["citations", "impact_factor"] df[features] = scaler.fit_transform(df[features]) # 统计分析 stats = df.describe() correlation = df.corr()
import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns # 设置可视化风格 sns.set_style("whitegrid") plt.rcParams["figure.figsize"] = (12, 6) # 绘制趋势图 fig, ax = plt.subplots(2, 2) # 引用趋势 sns.lineplot( data=df, x="year", y="citations", ax=ax[0, 0] ) # 相关性热力图 sns.heatmap(correlation, annot=True, ax=ax[0, 1])
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