毕业论文论文的致谢怎么写？

这里的标题只是个问句，以下的文字并不会给出答案，毕竟，毕业论文的致谢是最难写的一部分。依我看来，毕业论文致谢，大抵分为两种论文致谢怎么写重复率低，一种是中规中矩型，列一堆人名，感谢一番，不知道的人还以为是红花会的花名册。另一种是标新立异型，文言文、诗词歌赋、“卖惨”一路的辛酸、撒狗粮、段子+自嘲，各种花样，层出不穷，不一而足。

为了做好这个事情，无聊的我下载了 2010 年到 2022 年计数学所所有博士毕业论文共 205 篇进行了阅读。我们所的师兄师姐的致谢都是比较中规中矩的，没有什么特别吸人眼球和 “哗众取宠” 的地方，可能难得有人自由发挥了过了线，被导师打回来重写了吧。我学习了一波他们写致谢的套路论文致谢怎么写重复率低，约莫就是开头 四字成语x2 感叹时间过得很快，中间开始分门别类各种感谢论文致谢怎么写重复率低，也有述说自己二十年来读书不易的（），最后来一句谨以此文献给 XXX，这个 XXX 什么样的都要，有姥姥，有爸爸妈妈，有二舅，还有献给地震中无私奉献的工作者的。

看是看了，但是我依然把握不住要领。于是我决定用 来数个数（为什么不能叫统计？如果记个数也叫统计，那真是对统计学科的侮辱了。参数估计、假设检验我不喜欢用。）。

我把这 205 篇文章的致谢复制到 txt 文本里面待用，把空格、换行、奇奇怪怪符号什么的都去掉，就保留汉字。使用 结巴（）分词工具，把文本内容拆成一个一个的词语，最后做个计数（我特别喜欢计数，这是世界上最简单而又美妙的数据分析之道）。

看了一眼结果。

很可以，师兄、师弟被感谢的很多，师姐就靠后，师妹也跟一眼就找不到，很是我们所的风格。师姐自身难保，师妹可能明年参加高考。袁老师被感谢得不少，这是院士光环么。曹礼群老师 71 票，看来人格魅力都在这里体现了。张林波老师 69 票，可能 PHG(被感谢了 37 次) 有一定贡献吧。周爱辉老师作为所长同 69。张文生老师 67。崔涛老师 61 票，号召力真高。还有刘歆、陈志明、许志强、袁礼、刘亚峰、冷伟、许学军等老师都是被感谢的前排。

再来看一看，所里的非科研岗的老师哪些被感谢得最多。吴继萍老师居于首位，共有 115 票。丁如娟老师屈居亚军，共有 111 票。季军钱莹老师 90 票。研究生部尹永华老师 89 票，看来需要再接再厉。善良美丽的刘颖老师 87 票。如今管学生就业的关华老师 72 票。邵欣老师 63 票，可能是近年来不常和学生打交道的缘故。还有张纪平、刘霞等老师。

最可怕的是“师母”被感谢了49 次，也就是说，差不多每 4 个人里面，就有一个感谢师母的，这个事情我理解不了。这是爱师及师母么。师母在我们毕业论文中的贡献，可见一斑。

我用的代码如下：

from wordcloud import WordCloud
#from scipy.misc import imread
from imageio import imread
import matplotlib.pyplot as plt
import jieba
# 读取文本,去除无效数字
with open("test.txt","r",encoding = 'UTF-8') as f:
        txt = f.read()
re_move = ["，","。"," ",'\n','\xa0',',','、','.','！','的','了',' ','我','谢谢','致谢',' ']
for i in re_move:
        txt = txt.replace(i," ") 
        
# 分词和保存
#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("中文分词完成，结果已保存！")
    
# 生成词云并保存词云图片
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("词云图片已保存")
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，也没有很认真地处理词语，不用计较细节。得到的词云结果如开头图片所示。要那 205 篇文章的纯文本致谢的，可以私信。

于我而言，除了导师和我自己，缺了谁似乎不会导致我毕不了业，所以，一度我不知道有谁可以感谢的。嗯，所以这个事情还是很有意义的，至少我知道致谢应该谢谁了。比如，师母，比如，表二舅，比如在疫霾中逆行的大白们。比如，感谢祖国。

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