畢業論文論文的致謝怎么寫？

這里的標題只是個問句，以下的文字并不會給出答案，畢竟，畢業論文的致謝是最難寫的一部分。依我看來，畢業論文致謝，大抵分為兩種論文致謝怎么寫重復率低，一種是中規中矩型，列一堆人名，感謝一番，不知道的人還以為是紅花會的花名冊。另一種是標新立異型，文言文、詩詞歌賦、“賣慘”一路的辛酸、撒狗糧、段子+自嘲，各種花樣，層出不窮，不一而足。

為了做好這個事情，無聊的我下載了 2010 年到 2022 年計數學所所有博士畢業論文共 205 篇進行了閱讀。我們所的師兄師姐的致謝都是比較中規中矩的，沒有什么特別吸人眼球和 “嘩眾取寵” 的地方，可能難得有人自由發揮了過了線，被導師打回來重寫了吧。我學習了一波他們寫致謝的套路論文致謝怎么寫重復率低，約莫就是開頭 四字成語x2 感嘆時間過得很快，中間開始分門別類各種感謝論文致謝怎么寫重復率低，也有述說自己二十年來讀書不易的（），最后來一句謹以此文獻給 XXX，這個 XXX 什么樣的都要，有姥姥，有爸爸媽媽，有二舅，還有獻給地震中無私奉獻的工作者的。

看是看了，但是我依然把握不住要領。于是我決定用 來數個數（為什么不能叫統計？如果記個數也叫統計，那真是對統計學科的侮辱了。參數估計、假設檢驗我不喜歡用。）。

我把這 205 篇文章的致謝復制到 txt 文本里面待用，把空格、換行、奇奇怪怪符號什么的都去掉，就保留漢字。使用 結巴（）分詞工具，把文本內容拆成一個一個的詞語，最后做個計數（我特別喜歡計數，這是世界上最簡單而又美妙的數據分析之道）。

看了一眼結果。

很可以，師兄、師弟被感謝的很多，師姐就靠后，師妹也跟一眼就找不到，很是我們所的風格。師姐自身難保，師妹可能明年參加高考。袁老師被感謝得不少，這是院士光環么。曹禮群老師 71 票，看來人格魅力都在這里體現了。張林波老師 69 票，可能 PHG(被感謝了 37 次) 有一定貢獻吧。周愛輝老師作為所長同 69。張文生老師 67。崔濤老師 61 票，號召力真高。還有劉歆、陳志明、許志強、袁禮、劉亞峰、冷偉、許學軍等老師都是被感謝的前排。

再來看一看，所里的非科研崗的老師哪些被感謝得最多。吳繼萍老師居于首位，共有 115 票。丁如娟老師屈居亞軍，共有 111 票。季軍錢瑩老師 90 票。研究生部尹永華老師 89 票，看來需要再接再厲。善良美麗的劉穎老師 87 票。如今管學生就業的關華老師 72 票。邵欣老師 63 票，可能是近年來不常和學生打交道的緣故。還有張紀平、劉霞等老師。

最可怕的是“師母”被感謝了49 次，也就是說，差不多每 4 個人里面，就有一個感謝師母的，這個事情我理解不了。這是愛師及師母么。師母在我們畢業論文中的貢獻，可見一斑。

我用的代碼如下：

from wordcloud import WordCloud
#from scipy.misc import imread
from imageio import imread
import matplotlib.pyplot as plt
import jieba
# 讀取文本,去除無效數字
with open("test.txt","r",encoding = 'UTF-8') as f:
        txt = f.read()
re_move = ["，","。"," ",'\n','\xa0',',','、','.','！','的','了',' ','我','謝謝','致謝',' ']
for i in re_move:
        txt = txt.replace(i," ") 
        
# 分詞和保存
#word = jieba.lcut(txt,cut_all=False)
word = jieba.lcut_for_search(txt)
with open("jieba_result.txt",'w',encoding='UTF-8') as file:
    for i in word:    
            file.write(str(i)+' ')
    print("中文分詞完成，結果已保存！")
    
# 生成詞云并保存詞云圖片
mask = imread("mask.png")
with open("jieba_result.txt","r",encoding='UTF-8') as file:
    jieba_result = file.read()
word_cloud = WordCloud(background_color="white",\
                    width=8000,\
                   height=8000,
                   font_path='simhei.ttf',
                   mask=mask,
                   ).generate(jieba_result)
word_cloud.to_file('word_cloud_file.png')
print("詞云圖片已保存")
plt.imshow(word_cloud)
plt.axis("off")
plt.show()
counts = {}
for w in word:
    counts[w] = counts.get(w, 0)+1
#print(counts)

玩一玩而已，也沒有很認真地處理詞語，不用計較細節。得到的詞云結果如開頭圖片所示。要那 205 篇文章的純文本致謝的，可以私信。

于我而言，除了導師和我自己，缺了誰似乎不會導致我畢不了業，所以，一度我不知道有誰可以感謝的。嗯，所以這個事情還是很有意義的，至少我知道致謝應該謝誰了。比如，師母，比如，表二舅，比如在疫霾中逆行的大白們。比如，感謝祖國。

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