Изследователска среда, базирана на Python

Все повече хора се фокусират върху правенето на изводи, основани на данни, като основна цел на своята работа, включително в областта на научните изследвания.

За обработката на големи количества данни много потребители разчитат на софтуер като Microsoft Excel или Google Sheets. Въпреки че имат голям потенциал, тези инструменти имат много недостатъци, включително невъзможност да обхванат големи количества данни.

При Python случаят не е такъв. Това е един от водещите езици за програмиране, който се развива изключително бързо. Python има много предимства, когато става въпрос за изследвания. Ще ги разгледаме в тази статия

Каква е ролята на Python в научните изследвания?

Академиците и другите изследователи могат да се възползват от различни изследователски умения. Сред многото езици за програмиране, които са на разположение на начинаещите програмисти, Python се откроява като един от най-удобните и достъпни. Програмирането с Python може да доведе до изпълнението на широк спектър от изследователски задачи. Пакетите с отворен код на Python могат да подпомогнат изследователите по редица начини.

Събиране на данни

Python дава на потребителите пълен контрол върху различни аспекти на изследователските проекти, което е привлекателно, когато става въпрос за събиране на данни. Например могат да се създават електронни проучвания и поведенчески експерименти с по-голяма лекота по отношение на измерването на времето и представянето на визуално или аудио съдържание. По същество Python ви позволява да извличате практически всякакви данни от интернет с помощта на програмиране. Едно единствено място, където цялата информация може да бъде достъпна лесно чрез Python.

Обработка и управление на данни

Пакетът, базиран на Python, предоставя много възможности за организиране и управление на данни. Приложението ви позволява да конструирате, премествате, дублирате или променяте множество файлове или папки едновременно. Модулаторът в Python позволява на потребителите да взаимодействат с операционната система на компютъра, което може да бъде особено полезно за работа с големи количества данни, които не са електронни таблици.

Анализ на данните

Python също така може да извършва множество видове статистики. Пакетът pandas например ви позволява да извършите бързо изчисление на корелацията на Пиърсън между колони от данни. Като се добавят моделите pandas и stats, както и Scikit-learn, възможностите на Python за анализ на данни значително нарастват.

Какво прави Python толкова добър инструмент за изследвания?

В съвременния свят компютрите и смартфоните промениха много аспекти от живота ни, включително и изследователската среда. Учените все повече преминават към електронни формати за съхранение на данни, което води до генериране на огромни обеми от данни.

Езикът за програмиране Python е основен инструмент за специалистите по данни, които създават решения за широк спектър от задачи в областта на научните изследвания. Изследователите могат да получат значителна информация от данните, като използват различни инструменти, достъпни чрез тази платформа. Изследванията могат да бъдат завършени по-бързо и по-ефективно, като се използва кодиране, вместо да се губи много време за рутинни задачи.

В Python има много възможности за разширяване. NumPy, популярна библиотека на Python за научни изчисления, вече включва F2Py - пакет, който конвертира подпрограми на Fortran в Python. Python също така предлага отлични възможности за вход/изход, особено за научни изчисления, които предполагат работа с големи масиви от данни.
В Python са вградени редица функции за научни изчисления. Екосистемите SciPy, състоящи се от библиотеката SciPy и няколко независими инструментални пакета Scikit-learn, са включени в повечето дистрибуции на Python. В допълнение към класификацията, регресията, клъстеризацията и редуцирането на матрици, библиотеката sklearn предоставя разнообразни ефективни статистически инструменти.
Графичната визуализация е лесна с динамичните библиотеки на Python. Matplotlib е базирана на MATLAB библиотека за изчертаване на графики за Python, с която повечето потребители вече са свикнали да работят. Библиотеката за графично представяне с отворен код, Plotly, използва Plotly.js за създаване на интерактивни графики на високо ниво.
В Python са налични няколко функции за автоматизиране на задачи. Съществуват редица пакети на Python, които улесняват автоматизацията благодарение на вградените функции за писане на скриптове. Необходими са малко усилия, за да се автоматизират времеемки задачи и да се регистрират данни.
Новите изследователи често не преценяват колко време ще отделят за манипулиране, премоделиране и обработка на данните си. Обработката на данни е силната страна на Python. За новите изследователи това е много добър ресурс. Дублиращите се записи в SQL бази данни могат да бъдат идентифицирани и изтрити с помощта на Python.

Езикът Python има безкрайно много приложения в научните изследвания, но това са най-важните от тях. От езика могат да се възползват всички - от начинаещи до опитни учени. Възможно е да се използва Python за опростяване на работата, както и за спестяване на време или за провеждане на допълнителни изследвания с него в бъдеще.

Само с няколко кликвания можете да илюстрирате научните си фигури по подходящ начин

Направете научните си илюстрации и комуникация по-ефективни с помощта на инфографики. Помислете за графиката инструмент може да ви помогне с широк набор от възможности за дизайн и да ви предложи достъп до над 65 000 научно точни изображения, свързани с по-широката наука.

Да разпространим вашите изследвания