前不久，HiMCM比赛公布了比赛结果，参赛的同学们是否取得了满意的成绩呢？这个赛事最终是需要参赛者提交一篇论文，因此，不仅考验大家对于数学和编程的掌握程度，还同时考察了同学们的写作和图表绘制等方面的水平。
扎实的学术写作能力和高级的绘图水平是一定能够让论文更加立体和饱满，因此，一些实用的绘图软件和公式编辑软件就显得非常重要了。具体都有哪些实用工具呢？下面由小编来为大家一一介绍。
绘图软件
好用的绘图软件基本上有2个，一个是Tableau，一个是坚果云。
Tableau
如果你的文章中需要将大量的数据转换为各种精美的图表，让数据变得更加直观，那么可以考虑使用Tableau，这是一个能够将数据可视化的软件，甚至可以用来绘制地图，功能远比想象中强大，利用AI数据栩栩如生。
官网链接为：https://www.tableau.com/
坚果云
这个软件的主要使用功能是画流程图，方便下载，对于HiMCM比赛来说是完全够用的，最重要的是完全免费！
数据处理软件
这类软件可以分为编程类的和非编程类的，首先是编程类的。通过求解一些问题输出带有图像的结果，比如输出函数曲线、输出热力图、输出各种描述性统计的结果（如茎叶图、残差图、柱状图、折线图等）。
Mpai
这个软件相比MATLAB、SPSS而言操作较为简单，对小白很友好，可以进行很多的数据处理操作，而且数据分析结果也容易看懂，是一个宝藏数据处理软件。
官网：https://www.mpaidata.com/
MATLAB
它在数学类科技应用软件中，尤其是在数值计算方面首屈一指。自产生之日起就具有方便的数据可视化功能，以将向量和矩阵用图形表现出来，并且可以对图形进行标注和打印。高层次的作图包括二维和三维的可视化、图像处理、动画和表达式作图，可用于科学计算和工程绘图。
Python-Matplotlib & Python-Seaborn
这两个是Python的可视化库，在可视化方面，Python实际上比MATLAB还要简单一些，使用的人群、教程和输出案例更多。
ggplot2
R语言是常用的统计类软件，和Python不同的是，R语言主要就是面向数据科学的语言。其中ggplot2又是一个可视化包，是R语言绘图的增强版本。
其次是非编程类的，主要是用于做一些示意图、流程图等，这些示意图虽然使用Word本身也可以绘制出来，但是并不是特别方便，这里介绍一下常用的绘图工具：
VISIO
与Office系列兼容最好，同时具有操作性、简洁性。
AxGlyph
是一款所见即所得式的矢量图编辑软件，可以为WORD、PowerPoint 或其它第三方软件以及网站绘制各类插图。
排版软件
排版软件主要是用Word还是LaTex的问题。有同学说LaTex排出来会更好看，但其实也不一定，Word用好了也能排的很漂亮！
LaTex并不难学，而且比赛前像LaTex工作室之类的都会给出美赛的模板，只需要学一些基本指令，平时多模拟学会处理一些基本问题就足够了。但是如果对LaTex不熟练，那就果断选Word吧。
数学公式编辑软件
AxMath
编辑数学公式神器，字体漂亮。下载后会在Word里自动生成插件，也可以与LaTex实现交互。
它是一款非常实用的数学公式编辑器软件，拥有强大的编辑、排版、科学计算以及输出与发布等功能，支持自定义并识别各种数学符号，可自由设置颜色编号，支持自动识别预设字段并校正其文字格式。
该软件采用可视化的编辑模式，可以和Word协同编辑，支持各种高阶的数学公式计算。此外，可以导出为bmp，jpg，png，gif，emf格式图片。
官网链接：https://www.amyxun.com/
Mathpix软件
使用方法很简单，即截图提取公式，然后再生成Tex代码，比如你想复制书中的公式，尤其是拷贝pdf上面的公式，这个软件是最优选择。
官网链接为：https://mathpix.com/
检查语法错误的软件
在提交论文前一定要整体仔细检查，防止出现语法错误，推荐大家使用2个软件，一个是1checker，可以帮助检查论文中的语法错误，提高论文质量。
另一个是Grammarly，官网链接：https://www.grammarly.com/
查找资料和数据的网站
比赛中避免不了查找资料和数据，小编也总结了一些查询网址：
美国统计局：
http://www.census.gov/
美国农业部数据：
https://www.usda.gov/topics/data
世界卫生组织数据：
https://www.who.int/data/gho
美国政府网站：
https://www.usa.gov/
美国劳工部劳动统计局：
http://www.bls.gov/
美国商务部：
https://www.commerce.gov/
美国国际贸易协会：
http://www.usitc.gov/
美国交通统计局：
http://www.bts.gov/
美国国家统计局：
http://www.fedstats.gov/
Our World in Data：
https://ourworldindata.org/
GitHub上的资源：
https://github.com/awesomedata/awesome-public-datasets
Gapminder：
https://www.gapminder.org/about/
访问此类网站，可使用校园内网或VPN，以及“其他方法”（无法细说，自行搜索）
大家可以使用校园内网或VPN等访问以上网站，另外，在部分情况下，真实数据不易找到，可以尝试以下两个解决办法：
第一，如果这道题并没有限定国家，可以考虑以中国作为研究对象，找自己国家的数据还是相对较为简单。
第二，利用数据挖掘的能力，需要一定的技术手段去收集数据，比如爬虫技术，自己去爬一些可能用得到的内容。或者可以去一些数据科学竞赛平台上去找一些现成可用的数据集，如：
天池大数据数据集：
https://tianchi.aliyun.com/dataset/？spm=5176.12281905.0.0.358b5699IjonJQ
UCI机器学习数据库：
https://archive.ics.uci.edu/ml/index.php
写在最后
以上这些软件大家有空的时候可以多去了解了解，争取做到熟练使用，参加比赛的时候不仅能够帮助大家完成一篇美观优质的论文，在比赛过程中也能够帮助大家节省很多时间，高效参赛。
另外，TD也整理了HiMCM赛事的历年真题及解析，需要的同学们扫描下方二维码，添加TD小马甲的微信，发送暗号【HiMCM】即可免费领取~
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