无题
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终端里浏览网页的感觉很奇妙

在 reStructuredText 中统一管理引用链接

最近几天又尝试了下 latex, 发现 Bibliography 的理念很好。它将文档中所有资料引用统一保存到 .bib 文件中,然后在正文中以别名的形式插入。如果有需要的话,还可以自定义引用的显示格式。这大大简化了参考文献的管理和使用:平时统一维护所有的参考文献,甚至你一生中只需维护一份 .bib 文件;而写作时不必麻烦地复制粘贴,用别名就可以方便地插入参考文献。

如果要在「现代」文档处理软件中寻找对应的话,大约相当于 LibreOffice 的「Navigator」功能或者其它软件的「媒体库」功能。不同之处在于 Bibliography 针对纯文本文件而优化,不止针对单份文档还能在所有文档中依需要载入。

尽管笔者平时写博客时并不用参考资料,但插入链接是很常见的操作。而该操作还是挺麻烦的——通常需要在浏览器中输入网址,等待其打开,然后分两次粘贴网址以及网页标题到 VimR 编辑器中。如果能够使用 Bibliography 的方式管理引用链接,则插入链接会方便许多——仅需麻烦一次,则全站博客均可以别名方式引用,毋需再次打开浏览器。显然这种统一管理有利于写作时的思维连贯性。而且今后如果有额外需求,比如想知道某链接在全站被引用了多少次,直接使用 aggrep 命令搜索一下即可。

另外一个麻烦点在于:博客的站内链接显然有利于读者快速寻找相关内容并跳转浏览,比如 tags 就是站内链接优化很好的一个点。然而插入 tags 也是个比较麻烦、容易打断思路的事情。完全可以将博客内的 tags 「封装」一下,在任何文章中都可以随时快速地插入 tag。实际上,也可以不局限于 tags,一些相对固定的链接均可用相同的手法操作。

于是笔者花费了半天的时间试验了一下,发现完全可以使用 reStructuredText 的 include 指令实现类似 Bibliography 的功能,对全站所有的链接引用进行统一管理。以下将简单的介绍一下我的做法。

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数据可视化--Seaborn

No.1 Seaborn 和 Matplotlib 对比

用经典的鸢尾花的数据为例子,来对比一下 seaborn 和 matplotlib

In [42]:
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
from pandas import Series, DataFrame
In [43]:
iris = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/pydata/pandas/master/pandas/tests/data/iris.csv')
In [44]:
iris.head()
Out[44]:
SepalLength SepalWidth PetalLength PetalWidth Name
0 5.1 3.5 1.4 0.2 Iris-setosa
1 4.9 3.0 1.4 0.2 Iris-setosa
2 4.7 3.2 1.3 0.2 Iris-setosa
3 4.6 3.1 1.5 0.2 Iris-setosa
4 5.0 3.6 1.4 0.2 Iris-setosa
使用 Latexmk 编译 tex 文件

尽管老早以前就听说过 Latexmk,但是一直没有用起来。昨天折腾的心思又蠢蠢欲动,于是翻阅了下 Latexmk 手册,最终将其配置为理想状态,于是便有了这篇分享文章。

如果你还不了解 Latexmk 是什么东东,这里简单的介绍一下:LaTeX 要生成最终的 PDF 文档,如果含有交叉引用、BibTeX、术语表等等,通常需要多次编译才行。而使用 Latexmk 则只需运行一次,它会自动帮你做好其它所有事情。通常情况下,你安装的 LaTeX 发行版已经包含了 Latexmk,我们并不需要手动安装它。1

因为之前对 Latexmk 有一定了解,翻阅手册前确定了基本的目标:

  1. Latexmk 有文件监测的机制。它应该可以做到只需运行一次,然后每次文件保存动作后,自动重新编译。

  2. 它应该最终生成 PDF 文件并预览。之前折腾 LaTeX 的过程中,我发现有时生成的是 xdv 文件。

  3. 最好能直接调用 xelatex 引擎。默认调用 pdflatex 太糟糕了,使用万国码是个很常见的需求。

  4. 修改 Vim 编辑器中的相应配置。个人使用的是 vimtex 插件,记得它是支持 Latexmk 的,但可能需要配置一下。

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Vim Cheatsheet
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