Python文獻計量是使用Python語言進行文獻計量的一種方法。使用Python可以方便地獲取文獻數據，進行文獻分析和可視化呈現。本文將介紹如何使用Python進行文獻計量。

#導入所需模塊
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import seaborn as sns
from wordcloud import WordCloud, STOPWORDS
#讀取數據源文件
data = pd.read_csv('paper_data.csv')
#篩選數據
data = data[['title', 'year', 'journal', 'country', 'citations']]
#統計發表年份分布
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 5))
data.groupby('year').count()['title'].plot(ax=ax, kind='bar', color='blue')
ax.set_ylabel('Number of papers')
ax.set_title('Publication year distribution')
#計算各國發文量和引用量
country_summary = data.groupby(['country'])['citations'].agg(['sum','count','mean'])
country_summary.columns = ['total_citations', 'number_of_papers', 'average_citations']
country_summary.reset_index(inplace=True)
country_summary = country_summary.sort_values(['total_citations'], ascending=False)
country_summary = country_summary.head(10)
#繪制各國發文量和引用量餅圖
plt.figure(figsize=(10,8))
plt.pie(country_summary['total_citations'], labels=country_summary['country'], autopct='%1.1f%%')
plt.title('Papers and corresponding citations by Country')
plt.show()
#制作關鍵詞云圖
text = ' '.join(data['title'].astype(str).tolist())
stopwords = set(STOPWORDS)
wordcloud = WordCloud(width=1000, height=500, stopwords=stopwords, background_color='white').generate(text)
plt.figure(figsize=(15,8))
plt.imshow(wordcloud)
plt.axis("off")
plt.show()

以上是使用Python進行文獻計量的示例代碼。通過這些代碼，我們可以從數據源文件中讀取并篩選文獻數據，然后統計和繪制各種文獻指標的分布和圖表，還能夠利用關鍵詞云圖來展現文獻中的關鍵詞。Python在文獻計量中的應用，不僅能夠提高效率，還能夠讓文獻分析更加客觀、精確、易于理解。