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EndNote 如何导入HubMed文献的方法
EndNote导入HubMed文献的方法。HubMed是什么？HubMed和PubMed什么关系？本文就简要介绍一下HubMed导出文献并导入到EndNote的方法。HubMed（www.hubmed.org）不是PubMed，但是和PubMed有剪不断理还乱的关系。HubMed由Alf Eaton开发，HubMed可以检索PubMed的数据库，是一个第三方检索PubMed数据库的在线检索平台。简言之，HubMed是另外一个检索PubMed数据库的入口，HubMed之于PubMed，正如丁香园的文献求助（paper.pubmed.cn）之于PubMed。打个比方可能更清楚，从A到B，PubMed是官道，但是有时可以不走官道，还有其它很多路可走，HubMed和丁香园的文献求助就是其中的一部分第三方道路。既然HubMed可以查询PubMed数据库，PubMed也可以查，为毛HubMed还有存在的必要。第三方道路既然存在，肯定有其特色，有其不同同方官方的自身特点。这些特点可能就是部分人需要的。1. 可以提供查询结果的RSS订阅。这个我想是HubMed以前最大的优点。为何说是以前？因为过去PubMed并不提供RSS订阅，对于想了解特定主题和杂志最新研究进展的人来说，RSS订阅的作用就很大了。对于检索结果进行订阅，可以不用再次检索只通过RSS阅读器就可以清楚的了解特定主题又有何最新研究发表，可以跟踪世界上研究方向变化。但是现在PubMed也提供了检索结果RSS订阅，因此，HubMed于2013年12月13日停止的检索结果RSS订阅功能。2. 对检索结果进行日期筛选。检索某一关键词如果可能很多，但是我只想了解最进一年发表的文章怎么办？HubMed有个日期选项，轻松的实现检索结果日期限制。话说PubMed现在也有此功能。3. 对检索结果进行相关性筛选。有时开始检索时关键词可能并不准确或者太泛。但是随着检索的深入，发现某一研究文献就是需要找的。HubMed有个相关性筛选，通过「Related」功能轻松实现相关性研究筛选。话说PubMed现在也有这个功能。4. 社会化和评分。我想这个是HubMed最大的特点了。如果使用HubMed自身的界面进行查询的话，查询结果会有Twitter。这个标志表明该文献有人在Twitter上进行了评价。
EndNote Library界面Layout图文详解教程
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Matplotlib如何绘制动图
Matplotlib是非常著名的Python绘图库，支持非常复杂的底层定制化操作。本文通过Matplotlib中的动画绘制工具来讲解如何绘制动态图，首先讲解通过交互模式如何显示动态图，继而讲解通过两个动画类来实现动图地保存（GIF格式）。首先，需要明确，Matplotlib绘图有两种显示模式，分别为阻塞模式和交互模式，他们具体的说明如下。默认情况下，Matplotlib使用阻塞模式，要想打开交互模式需要通过下面的几个函数来做操作，下面直接列出要用的核心函数。plt.ion() # 打开交互模式 plt.ioff() # 关闭交互模式 plt.clf() # 清除当前的Figure对象 plt.pause() # 暂停GUI功能多少秒 1 2 3 4 然后就是要清楚，所谓的动图或者视频是怎么做到的，其实它们本质上就是很多静态图以较快的速度连续播放从而给人一种动感，利用Matplotlib绘制动图的原理也是一样的，遵循画布绘图->清理画布->画布绘图的循环就行了，不过这里注意，由于交互模式下绘图都是一闪而过，因此通过plt.pause(n)暂停GUI显示n秒才能得到连续有显示的图像。import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np def io_test(): fig = plt.figure() # 生成画布 plt.ion() # 打开交互模式 for index in range(50): fig.clf() # 清空当前Figure对象 fig.suptitle("3d io pic") # 生成数据 point_count = 100 # 随机生成100个点 x = np.random.random(point_count) y = np.random.random(point_count) z = np.random.random(point_count) color = np.random.random(point_count) scale = np.random.random(point_count) * 100 ax = fig.add_subplot(111, projection="3d") # 绘图 ax.scatter3D(x, y, z, s=scale, c=color, marker="o") ax.set_xlabel("X") ax.set_ylabel("Y") ax.set_zlabel("Z") # 暂停 plt.pause(0.2) # 关闭交互模式 plt.ioff() plt.show() if __name__ == '__main__': io_test() 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 上述代码演示了三维空间如何动态显示100个随机点的变化，使用录制软件得到的动图如下，其本质就是不停显示不同的图像而已。很多时候我们的需求并不是在窗口中动态显示图像，还需要保存到本地GIF图像，显然使用录制工具是一个比较低效的用法，Matplotlib的animation模块提供了两个动画绘制接口，分别是FuncAnimation和ArtistAnimation，它们都是继承自TimedAnimation的类，因而也具有Animation对象的通用方法，如Animation.save()和Animation.to_html5_video()两个方法实例化一个Animation对象后均可调用，前者表示将动画保存为一个图像，后者表示将动画表示为一个HTML视频。下面给出上述两个类的构造函数所需参数，它们的主要参数也是类似的，都是一个Figure对象作为画布，然后一个对象作为更新的实现方式（前者需要一个反复绘图的更新函数，后者则为一个图像列表或者绘图对象列表）。ani = animation.FuncAnimation(fig, func, frames=None, init_func=None, fargs=None, save_count=None, *, cache_frame_data=True, **kwargs) ani = animation.ArtistAnimation(fig, artists, *args, **kwargs) 1 2 相比较而言，我更喜欢使用FuncAnimation，它的使用要求简洁且定制化程度较高。但是如果想将很多图片合并为一个动图，那么ArtistAnimation是最合适的选择。下面的代码演示了如何保存一个动态变化渲染的柱状图，ArtistAnimation传入了一个图像序列，序列中每个元素为绘制的柱状图。然后通过使用Animation的save方法保存了动态图，**需要注意的是，这里有个动画写入器（writer）可以选择，默认不是pillow，我个人觉得pillow安装简单一些。
Plotly基础教程
Plotly 是一个非常强大的开源数据可视化框架，它通过构建基于 HTML 的交互式图表来显示信息，可创建各种形式的精美图表。本文所说的 Plotly 指的是 Plotly.js 的 Python 封装，plotly本身是个生态非常复杂的绘图工具，它对很多编程语言提供接口。交互式和美观易用应该是 Plotly 最大的优势，而 Matplotlib 的特点则是可定制化程度高，但语法也相对难学，各有优缺点。安装通过 PIP 进行即可。pip install plotlyPlotly Python 其对应的官网为https://plotly.com/python/，上面有一些教程和官方API接口的查询。上面说了 Plotly 是基于 HTML 显示的，所以这里推荐使用 Jupyter lab（Jupyter notebook 也行）作为开发工具，Jupyter lab 的安装本文不多提及，可以自行查找。尤其注意的是，Plotly 主要维护 Jupyter notebook，所以对 Jupyter lab 支持不是很好，绘图无法显示，最新版 Plotly 需要通过命令conda install nodejs和jupyter labextension install jupyterlab-plotly@4.11.0安装支持插件。下面涉及到的内容均可以在官方文档找到参考，下面的内容也只涉及基础的图形绘制（使用Plotly实现），一些比较基础的图形库知识查看对应教程。在 Plotly 中，预定义了如下的一些基本图表，包括散点图、折线图、柱状图、饼图等，它们的使用方式都是类似的，通过向Figure上添加绘图对象进行绘图，而向绘图对象传递的就是其需要的格式的数据。import plotly.graph_objects as go import numpy as np N = 1000 t = np.linspace(0, 10, 100) y = np.sin(t) fig = go.Figure(data=go.Scatter(x=t, y=y, mode='markers')) fig.show() 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 下面的代码就是简单散点图的绘制，其在Jupyter中的执行结果如下图，不妨来仔细看看这张图，在绘制的图形右上角有一行菜单栏且这个图形是可交互的（包括缩放、旋转、裁剪等），右上角的菜单包括图像下载、缩放、裁剪、在dash中编辑等。
EndNote 自动导入PDF功能详解
对于EndNote 的自动导入PDF功能作了一简要介绍，但是有些人对于EndNote自动导入PDF的功能还是有疑问，本文就EndNote如何自动导入PDF功能作一详解。在EndNote设置图文详解与优化一文中曾作过如何详细设置。打开EndNote，依次打开「Edit」→「Preferences」→「PDF Handling」，然后选择「Enable atuomatic importing」。此时会自动弹出一个对话框让你选择需要自动导入的文件夹，如没有自动弹出对话框，可以选择「Select Folder」选择需要导入的文件夹即可。比如本例选择了「Papertemp」文件夹。这样，如果「Papertemp」文件夹中有新的PDF存入，EndNote就会自动导入该PDF。因此，如果想把PDF导入的EndNote，把新的PDF存入这个文件夹即可。建议在「PDF Auto Renaming Options」选项部分选上自动重命名规则，如「Author+Title」，这样导入的PDF文件就不会是看不懂的名称了。如果想取消，把「Enable automatic importing」选项取消即可。EndNote 添加的这个功能可以说省了很多事，有了自动导入PDF功能，我再也不用担心PDF导入功能了：）但是事情总有不完美的地方，在EndNote导入PDF文档的方法一文中曾经说过，部分导入的PDF完全就一附件，没有详细信息。究其原因是这部分PDF文件缺少必要的DOI信息。因此，利用EndNote 自动导入的PDF如果缺少DOI信息，也会是就一附件，根本看不懂导入的PDF文件是什么，只有打开PDF文件才能知道。也不能利用这些PDF直接插入到Word中，如果强行插入，也是缺少作者、年代、杂志、页码等必要的信息。所以，我个人认为EndNote 功能虽然很炫，但是实际应用价值不大。不如一个个找到文献，再导入PDF附件。虽然看上去麻烦了一些，但是一劳永逸的方法。