Task3：论文代码统计（3天）

Task3：论文代码统计（3天）Link

• 学习主题：论文代码统计（数据统计任务），统计所有论文类别下包含源代码论文的比例；
• 学习内容：代码链接识别和统计；
• 学习成果：学会使用正则表达式；

数据处理方式

在原始arxiv数据集中作者经常会在论文的comments或abstract字段中给出具体的代码链接，所以我们需要从这些字段里面找出代码的链接。

• 确定数据出现的位置；
• 使用正则表达式完成匹配；
• 完成相关的统计；

代码分析

1.导入数据包

# 导入所需的package
import seaborn as sns #用于画图
from bs4 import BeautifulSoup #用于爬取arxiv的数据
import re #用于正则表达式，匹配字符串的模式
import requests #用于网络连接，发送网络请求，使用域名获取对应信息
import json #读取数据，我们的数据为json格式的
import pandas as pd #数据处理，数据分析
import matplotlib.pyplot as plt #画图工具
import json
import time

2.导入数据

在comments字段中抽取pages和figures和个数，首先完成字段读取

json_filename=‘D:/BaiduNetdiskDownload/archive/arxiv-metadata-oai-snapshot.json‘
data = []
with open(json_filename, ‘r‘) as f: 
    for idx, line in enumerate(f): 
        d = json.loads(line)
        d = {‘abstract‘: d[‘abstract‘], ‘categories‘: d[‘categories‘], ‘comments‘: d[‘comments‘]}
        data.append(d)
        
data = pd.DataFrame(data) #将list变为dataframe格式，方便使用pandas进行分析

3.正则匹配并筛选出有pages的论文，并进行转换，即对pages进行抽取：

# 使用正则表达式匹配，XX pages
data[‘pages‘] = data[‘comments‘].apply(lambda x: re.findall(‘[1-9][0-9]* pages‘, str(x)))

# 筛选出有pages的论文
data = data[data[‘pages‘].apply(len) > 0]

# 由于匹配得到的是一个list，如[‘19 pages‘]，需要进行转换
data[‘pages‘] = data[‘pages‘].apply(lambda x: float(x[0].replace(‘ pages‘, ‘‘)))

4.对pages进行统计：

data[‘pages‘].describe().astype(int)

out[4]: 论文平均的页数为17页，75%的论文在22页以内，最长的论文有11232页。

count    1089180
mean          17
std           22
min            1
25%            8
50%           13
75%           22
max        11232
Name: pages, dtype: int32

5.按照分类统计论文页数，选取了论文的第一个类别的主要类别：

# 选择主要类别
data[‘categories‘] = data[‘categories‘].apply(lambda x: x.split(‘ ‘)[0])
data[‘categories‘] = data[‘categories‘].apply(lambda x: x.split(‘.‘)[0])

# 每类论文的平均页数
plt.figure(figsize=(12, 6))
data.groupby([‘categories‘])[‘pages‘].mean().plot(kind=‘bar‘)

<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x154875821d0>

6.接下来对论文图表个数进行抽取：

data[‘figures‘] = data[‘comments‘].apply(lambda x: re.findall(‘[1-9][0-9]* figures‘, str(x)))
data = data[data[‘figures‘].apply(len) > 0]
data[‘figures‘] = data[‘figures‘].apply(lambda x: float(x[0].replace(‘ figures‘, ‘‘)))

我们对论文的代码链接进行提取，为了简化任务我们只抽取github链接：

# 筛选包含github的论文
data_with_code = data[
    (data.comments.str.contains(‘github‘)==True)|
                      (data.abstract.str.contains(‘github‘)==True)
]
data_with_code[‘text‘] = data_with_code[‘abstract‘].fillna(‘‘) + data_with_code[‘comments‘].fillna(‘‘)

# 使用正则表达式匹配论文
pattern = ‘[a-zA-z]+://github[^\s]*‘
data_with_code[‘code_flag‘] = data_with_code[‘text‘].str.findall(pattern).apply(len)

并对论文按照类别进行绘图：

data_with_code = data_with_code[data_with_code[‘code_flag‘] == 1]
plt.figure(figsize=(12, 6))
data_with_code.groupby([‘categories‘])[‘code_flag‘].count().plot(kind=‘bar‘)

<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x154a0511c50>

Task3：论文代码统计（3天）

原文：https://www.cnblogs.com/Vincy-BLOG/p/14298345.html