Et Python-baseret forskningsmiljø

Et stigende antal mennesker fokuserer på at lave datadrevne konklusioner som det primære mål for deres arbejde, herunder videnskabelig forskning.

Til håndtering af store mængder data er mange brugere afhængige af software som Microsoft Excel eller Google Sheets. Selvom de har et stort potentiale, har disse værktøjer mange mangler, herunder manglende evne til at forstå store mængder data.

Det er ikke tilfældet med Python. Det er et af de bedste programmeringssprog, som vokser utroligt hurtigt. Python har mange fordele, når det kommer til forskning. Dem kigger vi nærmere på i denne artikel

Hvordan spiller Python en rolle i forskningen?

Forskellige forskningsfærdigheder er tilgængelige for akademikere og andre forskere. Blandt de mange programmeringssprog, der er tilgængelige for spirende programmører, skiller Python sig ud som et af de mest brugervenlige og tilgængelige. Programmering med Python kan udføre en lang række forskningsopgaver. Pythons open source-pakker kan hjælpe forskere på en række måder.

Indsamling af data

Python giver brugerne fuld kontrol over forskellige aspekter af forskningsprojekter, hvilket er attraktivt, når det drejer sig om dataindsamling. Elektroniske undersøgelser og adfærdseksperimenter kan f.eks. oprettes med større lethed i forhold til måling af timing og præsentation af visuelt eller lydmæssigt indhold. I bund og grund giver Python dig mulighed for at hente stort set alle webdata ved hjælp af programmering. Et enkelt sted, hvor alle oplysninger let kan tilgås via Python.

Databehandling og -styring

Den Python-baserede pakke giver mange muligheder for at organisere og håndtere data. Programmet giver dig mulighed for at konstruere, flytte, duplikere eller ændre flere filer eller mapper på samme tid. En modulator i Python giver brugerne mulighed for at interagere med computerens operativsystem, hvilket kan være særligt nyttigt til håndtering af store mængder data, der ikke er regneark.

Analyse af data

Python er også i stand til at udføre adskillige typer statistik. Pandas-pakken giver dig for eksempel mulighed for at udføre en hurtig Pearson-korrelationsberegning mellem kolonner af data. Ved at tilføje pandas og stats-modeller samt Scikit-learn er Pythons dataanalyseevner vokset betydeligt.

Hvad gør Python til sådan et godt forskningsværktøj?

Mange aspekter af vores liv er blevet forandret af computere og smartphones i den moderne verden, herunder forskningsmiljøet. Forskere går i stigende grad over til at lagre data i elektroniske formater, hvilket resulterer i, at der genereres enorme mængder data.

Programmeringssproget Python er et vigtigt værktøj for dataforskere, der skaber løsninger til en bred vifte af opgaver inden for forskning. Forskere kan få betydelig indsigt i data ved hjælp af en række værktøjer, der er tilgængelige via denne platform. Forskning kan udføres hurtigere og mere effektivt ved at bruge kodning i stedet for at spilde en masse tid på trivielle opgaver.

Der findes en hel del udvidelsesmuligheder i Python. NumPy, et populært Python-bibliotek til videnskabelige beregninger, indeholder nu F2Py, en pakke, der konverterer Fortran-subrutiner til Python. Python tilbyder også fremragende input/output-muligheder, især til videnskabelig databehandling, som indebærer håndtering af store datasæt.
En række videnskabelige beregningsfunktioner er indbygget i Python. SciPy-økosystemer, der består af SciPy-biblioteket og flere uafhængige 'Scikit-learn'-værktøjssæt, er inkluderet i de fleste Python-distributioner. Ud over klassifikation, regression, clustering og matrixreduktion giver sklearn-biblioteket en række effektive statistiske værktøjer.
Grafisk visualisering er gjort let med Pythons dynamiske biblioteker. Matplotlib er et MATLAB-baseret plottingbibliotek til Python, som de fleste brugere allerede er vant til at arbejde med. Et open source-grafbibliotek, Plotly, bruger Plotly.js til at skabe interaktive grafer på højt niveau.
Flere funktioner til automatisering af opgaver er tilgængelige i Python. Der findes en række Python-pakker, som letter automatiseringen takket være de indbyggede scripting-funktioner. Det kræver en lille indsats at automatisere tidskrævende opgaver og logdata.
Nye forskere fejlberegner ofte, hvor meget tid de skal afsætte til at manipulere, ombygge og behandle deres data. Databehandling er Pythons stærke side. For nye forskere er dette en rigtig god ressource. Duplikatposter i SQL-databaser kan identificeres og slettes ved hjælp af Python.

Python-sproget har et uendeligt antal anvendelsesmuligheder inden for forskning, men dette er de vigtigste. Sproget kan gavne alle, fra nybegyndere til erfarne forskere. Det er muligt at bruge Python til at forenkle arbejdet og til at spare tid eller udføre yderligere forskning ved hjælp af det i fremtiden.

Med bare et par klik kan du få dine videnskabelige figurer illustreret til punkt og prikke

Gør dine videnskabelige illustrationer og kommunikation mere effektiv med infografik. Pas på grafen kan hjælpe dig med en bred vifte af designmuligheder og give adgang til 65.000+ videnskabeligt korrekte billeder, der er relevante for bredere videnskab.

Lad os få din forskning ud i verden