PYTHON科学计量数据可视化

目 录 1 Python安装与配置……………………………………………… 1 1.1 Anaconda软件的下载、安装与配置 …………………………… 2 1.2 Jupyter Notebook的配置与使用 ………………………………… 6 1.3 自带模块的使用 …………………………………………………10 1.4 第三方模块的安装与检验 ………………………………………11 2 Python基础……………………………………………………… 13 2.1 从数字开始 ………………………………………………………14 2.2 变量、语句和表达式 ……………………………………………17 2.3 常用数据类型 ……………………………………………………19 2.4 条件判断 …………………………………………………………27 2.5 循环 ………………………………………………………………29 2.6 异常处理 …………………………………………………………33 2.7 函数 ………………………………………………………………34 2.8 文件操作 …………………………………………………………35 3 科学计量数据采集 ……………………………………………… 37 3.1 Web of Science数据的采集 ………………………………………38 3.2 Scopus数据的采集 ………………………………………………42 3.3 PubMed数据的采集 ………………………………………………44 3.4 CSSCI数据的采集…………………………………………………47 3.5 CNKI数据的采集 …………………………………………………50 4 MySQL+ Navicat基础 ………………………………………… 55 4.1 资源文件及说明 …………………………………………………56 4.2 MySQL的安装与配置 ……………………………………………56 4.3 Navicat的安装与配置 ……………………………………………60 4.4 Python+MySQL+Navicat数据管理…………………………………71 5 metaknowledge文献数据分析基础 …………………………… 95 5.1 数据分析流程 ……………………………………………………96 5.2 功能模块导入 ……………………………………………………97 5.3 文献数据导入 ……………………………………………………97 5.4 数据异常处理 ……………………………………………………98 5.5 文献数据去重 ……………………………………………………99 5.6 单记录、引文及记录集合分析 …………………………………99 6 科学文献数据的描述性统计 ………………………………… 109 6.1 知识单元的频次统计与分布 ………………………………… 110 6.2 数据时间序列分析 …………………………………………… 118 6.3 地理数据可视化 ……………………………………………… 121 6.4 标准参考文献出版年谱（StandardRPYS） ………………… 128 6.5 多维参考文献出版年谱（MultiRPYS） ……………………… 132 7 科技文献数据内容挖掘与可视化 …………………………… 135 7.1 关键词的挖掘与可视化 ……………………………………… 136 7.2 标题及摘要文本术语挖掘与可视化 ………………………… 145 7.3 文本主题挖掘与可视化 ……………………………………… 198 8 ………………………………211 目录 8 科学文献知识网络分析 ……………………………………… 211 8.1 网络分析基础 ………………………………………………… 212 8.2 创建和处理知识网络的方法 ………………………………… 223 8.3 知识网络分析 ………………………………………………… 224 附 录……………………………………………………………… 317 Python中的科学计量程序包 ………………………………………… 317