使用Python的E指數計算

一、什麼是E指數

E指數（Impact Factor，IF），是指某一期刊最近2年發表的論文中，被其他期刊所引用的次數，越高則說明該期刊的影響力越大。E指數在學術界被廣泛認可，有時會被用來評價學者或機構的學術水平。

二、如何用Python計算E指數

下面是使用Python實現計算E指數的代碼示例：

def calculate_E(indexed_papers, citing_papers, n_years=2):
    n_cites = [0] * n_years
    for paper in citing_papers:
        year = int(paper["year"])
        if year >= datetime.now().year - n_years:
            n_cites[datetime.now().year - year - 1] += paper["cites"]
    return sum(n_cites) / len(indexed_papers)

indexed_papers = [{"id": 1, "year": "2019"}, {"id": 2, "year": "2018"}, {"id": 3, "year": "2017"}]
citing_papers = [{"id": 1, "year": "2021", "cites": 3}, {"id": 2, "year": "2020", "cites": 2}]
E = calculate_E(indexed_papers, citing_papers)
print("E指數為：{}".format(E))

該代碼中，calculate_E函數接受兩個參數：indexed_papers表示被評估期刊發表的論文集合，citing_papers表示引用被評估期刊中文章的文章集合。函數默認計算最近2年的E指數，但可以通過n_years參數進行控制。

在函數內部，先使用一個列表n_cites來統計最近n_years年內被引用的次數。然後將每篇文章的被引用數累加到對應年份上。最後通過計算總的被引用次數與文章數的比例，得到該期刊的E指數。

在主程序中，我們可以傳入indexed_papers和citing_papers兩個示例集合，並將計算結果打印出來。

三、Python實現的優點

Python作為腳本語言，能夠很好地支持自動化和批量處理。因此，使用Python計算E指數非常適合處理大量的數據集合。此外，Python也是一種易於學習和上手的語言，其廣泛的生態系統和社區支持也使得我們在實現計算E指數時能夠快速找到相關的工具和類庫，並進行集成和調試。

四、總結

在本文中，我們介紹了E指數的概念和Python實現方法，並給出了計算E指數的代碼示例。我們還討論了Python作為一種強大的腳本語言對於實現計算E指數的優勢。通過這篇文章，相信讀者們已經掌握了使用Python計算E指數的方法，並在自己的研究和評估工作中得到了實際應用。