Ένα ερευνητικό περιβάλλον βασισμένο στην Python

Ένας αυξανόμενος αριθμός ανθρώπων επικεντρώνεται στην εξαγωγή συμπερασμάτων βάσει δεδομένων ως πρωταρχικό στόχο της εργασίας τους, συμπεριλαμβανομένης της επιστημονικής έρευνας.

Για το χειρισμό μεγάλου όγκου δεδομένων, πολλοί χρήστες βασίζονται σε λογισμικό όπως το Microsoft Excel ή το Google Sheets. Αν και έχουν πολλές δυνατότητες, τα εργαλεία αυτά έχουν πολλές ελλείψεις, συμπεριλαμβανομένης της αδυναμίας κατανόησης μεγάλων ποσοτήτων δεδομένων.

Αυτό δεν συμβαίνει με την Python. Πρόκειται για μία από τις κορυφαίες γλώσσες προγραμματισμού που αναπτύσσονται απίστευτα γρήγορα. Η Python έχει πολλά πλεονεκτήματα όσον αφορά την έρευνα. Θα ρίξουμε μια ματιά σε αυτά σε αυτό το άρθρο

Στην έρευνα, πώς παίζει ρόλο η Python;

Διάφορες ερευνητικές δεξιότητες είναι διαθέσιμες σε ακαδημαϊκούς και άλλους ερευνητές. Μεταξύ των πολλών γλωσσών προγραμματισμού που είναι διαθέσιμες στους εκκολαπτόμενους προγραμματιστές, η Python ξεχωρίζει ως μία από τις πιο φιλικές προς το χρήστη και προσιτές. Ο προγραμματισμός με την Python μπορεί να φέρει εις πέρας ένα ευρύ φάσμα ερευνητικών εργασιών. Τα πακέτα ανοικτού κώδικα της Python μπορούν να βοηθήσουν τους ερευνητές με διάφορους τρόπους.

Συλλογή δεδομένων

Η Python δίνει στους χρήστες πλήρη έλεγχο σε διάφορες πτυχές των ερευνητικών έργων, γεγονός που είναι ελκυστικό όταν πρόκειται για τη συλλογή δεδομένων. Ηλεκτρονικές έρευνες και πειράματα συμπεριφοράς μπορούν, για παράδειγμα, να δημιουργηθούν με μεγαλύτερη ευκολία όσον αφορά τη μέτρηση του χρόνου και την παρουσίαση οπτικού ή ηχητικού περιεχομένου. Στην ουσία, η Python σας επιτρέπει να ανακτάτε σχεδόν οποιαδήποτε δεδομένα του Web χρησιμοποιώντας προγραμματισμό. Ένα ενιαίο μέρος όπου όλες οι πληροφορίες μπορούν να προσπελαστούν εύκολα μέσω της Python.

Επεξεργασία και διαχείριση δεδομένων

Το πακέτο που βασίζεται στην Python παρέχει πολλές επιλογές για την οργάνωση και τη διαχείριση δεδομένων. Η εφαρμογή σάς επιτρέπει να κατασκευάζετε, να μετατοπίζετε, να αντιγράφετε ή να τροποποιείτε ταυτόχρονα πολλά αρχεία ή φακέλους. Ένας διαμορφωτής στην Python επιτρέπει στους χρήστες να αλληλεπιδρούν με το λειτουργικό σύστημα του υπολογιστή, κάτι που μπορεί να είναι ιδιαίτερα χρήσιμο για το χειρισμό μεγάλων ποσοτήτων δεδομένων που δεν είναι λογιστικά φύλλα.

Ανάλυση δεδομένων

Η Python είναι επίσης ικανή να εκτελεί πολυάριθμους τύπους στατιστικών. Το πακέτο pandas, για παράδειγμα, σας επιτρέπει να εκτελέσετε έναν γρήγορο υπολογισμό συσχέτισης Pearson μεταξύ στηλών δεδομένων. Προσθέτοντας το pandas και τα μοντέλα stats καθώς και το Scikit-learn, οι δυνατότητες ανάλυσης δεδομένων της Python έχουν αυξηθεί σημαντικά.

Τι κάνει την Python τόσο καλό εργαλείο έρευνας;

Πολλές πτυχές της ζωής μας έχουν μεταμορφωθεί από τους υπολογιστές και τα smartphones στον σύγχρονο κόσμο, συμπεριλαμβανομένου του ερευνητικού περιβάλλοντος. Οι επιστήμονες μεταβαίνουν όλο και περισσότερο σε ηλεκτρονικές μορφές για την αποθήκευση δεδομένων, με αποτέλεσμα να παράγονται τεράστιοι όγκοι δεδομένων.

Η γλώσσα προγραμματισμού Python είναι ένα βασικό εργαλείο για τους επιστήμονες δεδομένων που δημιουργούν λύσεις σε ένα ευρύ φάσμα εργασιών στην έρευνα. Οι ερευνητές μπορούν να αποκτήσουν σημαντικές γνώσεις από τα δεδομένα χρησιμοποιώντας μια ποικιλία εργαλείων που είναι διαθέσιμα μέσω αυτής της πλατφόρμας. Η έρευνα μπορεί να ολοκληρωθεί ταχύτερα και αποτελεσματικότερα με τη χρήση της κωδικοποίησης αντί να σπαταλάται πολύς χρόνος σε τετριμμένες εργασίες.

Υπάρχουν πολλές δυνατότητες επέκτασης στην Python. Το NumPy, μια δημοφιλής βιβλιοθήκη Python για επιστημονικούς υπολογισμούς, περιλαμβάνει τώρα το F2Py, ένα πακέτο που μετατρέπει υπορουτίνες Fortran σε Python. Η Python προσφέρει επίσης εξαιρετικές επιλογές εισόδου/εξόδου, ιδίως για τους επιστημονικούς υπολογισμούς, οι οποίοι συνεπάγονται το χειρισμό μεγάλων συνόλων δεδομένων.
Στην Python είναι ενσωματωμένες πολλές λειτουργίες επιστημονικών υπολογισμών. Τα οικοσυστήματα SciPy, που αποτελούνται από τη βιβλιοθήκη SciPy και διάφορα ανεξάρτητα πακέτα εργαλείων 'Scikit-learn', περιλαμβάνονται στις περισσότερες διανομές Python. Εκτός από την ταξινόμηση, την παλινδρόμηση, την ομαδοποίηση και τη μείωση πινάκων, η βιβλιοθήκη sklearn παρέχει μια ποικιλία αποδοτικών στατιστικών εργαλείων.
Η γραφική απεικόνιση γίνεται εύκολη με τις δυναμικές βιβλιοθήκες της Python. Η Matplotlib είναι μια βιβλιοθήκη γραφικών παραστάσεων βασισμένη στο MATLAB για την Python με την οποία οι περισσότεροι χρήστες έχουν ήδη συνηθίσει να εργάζονται. Μια βιβλιοθήκη γραφικών παραστάσεων ανοιχτού κώδικα, η Plotly, χρησιμοποιεί το Plotly.js για τη δημιουργία διαδραστικών γραφικών παραστάσεων υψηλού επιπέδου.
Η Python διαθέτει αρκετές δυνατότητες αυτοματοποίησης εργασιών. Υπάρχουν πολλά πακέτα Python που διευκολύνουν την αυτοματοποίηση χάρη στις ενσωματωμένες δυνατότητες σεναρίων που διαθέτει. Απαιτείται μικρή προσπάθεια για την αυτοματοποίηση χρονοβόρων εργασιών και δεδομένων καταγραφής.
Οι νέοι ερευνητές συχνά υπολογίζουν λανθασμένα πόσο χρόνο θα διαθέσουν για τον χειρισμό, την αναδιαμόρφωση και την επεξεργασία των δεδομένων τους. Η επεξεργασία δεδομένων είναι το δυνατό χαρτί της Python. Για τους νέους ερευνητές, αυτό είναι ένα πολύ καλό βοήθημα. Οι διπλές εγγραφές σε βάσεις δεδομένων SQL μπορούν να εντοπιστούν και να διαγραφούν με τη χρήση της Python.

Η γλώσσα Python έχει ατελείωτο αριθμό χρήσεων στην έρευνα, ωστόσο αυτές είναι οι πιο σημαντικές χρήσεις. Η γλώσσα μπορεί να ωφελήσει τους πάντες, από νεοεισερχόμενους έως έμπειρους επιστήμονες. Είναι δυνατόν να χρησιμοποιήσετε την Python για να απλοποιήσετε την εργασία καθώς και για να εξοικονομήσετε χρόνο ή να πραγματοποιήσετε πρόσθετη έρευνα χρησιμοποιώντας την στο μέλλον.

Με λίγα μόνο κλικ, μπορείτε να έχετε τα επιστημονικά σας στοιχεία εικονογραφημένα στο σημείο

Κάντε τις επιστημονικές απεικονίσεις και την επικοινωνία σας πιο αποτελεσματικές με τα infographics. Mind The Graph μπορεί να σας βοηθήσει με ένα ευρύ φάσμα επιλογών σχεδιασμού και να σας προσφέρει πρόσβαση σε 65.000+ επιστημονικά ακριβείς εικόνες σχετικές με την ευρύτερη επιστήμη.

Ας βγάλουμε την έρευνά σας προς τα έξω