Pythonil põhinev uurimiskeskkond

Üha enam inimesi keskendub oma töö, sealhulgas teadusliku ja akadeemilise uurimistöö peamiseks eesmärgiks andmete põhjalike järelduste tegemisele.

Suurte andmehulkade töötlemiseks kasutavad paljud kasutajad sellist tarkvara nagu Microsoft Excel või Google Sheets. Kuigi neil on palju potentsiaali, on neil tööriistadel palju puudusi, sealhulgas suutmatus mõista suuri andmehulki.

Pythoni puhul see nii ei ole. See on üks tippprogrammeerimiskeeltest, mis kasvab uskumatult kiiresti. Pythonil on teadusuuringute puhul palju eeliseid. Vaatame neid selles artiklis

Milline on Pythoni roll teadusuuringutes?

Akadeemikutele ja teistele teadlastele on kättesaadavad mitmesugused uurimisoskused. Paljude programmeerimiskeelte hulgast, mis on algajatele programmeerijatele kättesaadavad, paistab Python silma kui üks kõige kasutajasõbralikumaid ja kättesaadavamaid. Pythoniga programmeerides saab täita väga erinevaid uurimisülesandeid. Pythoni avatud lähtekoodiga paketid võivad teadlasi mitmel viisil aidata.

Andmete kogumine

Python annab kasutajatele täieliku kontrolli uurimisprojektide erinevate aspektide üle, mis on andmete kogumisel atraktiivne. Elektroonilisi küsitlusi ja käitumiskatsetusi saab näiteks luua suurema lihtsusega aja mõõtmise ja visuaalse või helisisu esitamise üle. Sisuliselt võimaldab Python programmeerimise abil hankida praktiliselt mis tahes veebiandmeid. Üks koht, kus kogu teave on Pythoni abil hõlpsasti kättesaadav.

Andmete töötlemine ja haldamine

Pythonil põhinev pakett pakub mitmeid võimalusi andmete korraldamiseks ja haldamiseks. Rakendus võimaldab koostada, ümber paigutada, dubleerida või muuta korraga mitut faili või kausta. Pythoni modulaator võimaldab kasutajatel suhelda arvuti operatsioonisüsteemiga, mis võib olla eriti kasulik suurte andmemahtude käsitlemisel, mis ei ole tabelarvutid.

Andmete analüüs

Python on võimeline tegema ka arvukaid statistikatüüpe. Näiteks võimaldab pakett pandas teha kiire Pearsoni korrelatsiooniarvutuse andmete veergude vahel. Pandase ja statistikamudelite ning Scikit-learni lisamisega on Pythoni andmeanalüüsi võimekus märkimisväärselt kasvanud.

Mis teeb Pythonist sellise hea uurimisvahendi?

Arvutid ja nutitelefonid on tänapäeva maailmas muutnud paljusid meie elu aspekte, sealhulgas ka teaduskeskkonda. Teadlased lähevad andmete säilitamiseks üha enam üle elektroonilistele vormingutele, mille tulemuseks on tohutute andmemahtude tekkimine.

Pythoni programmeerimiskeel on oluline vahend andmeteadlastele, kes loovad lahendusi paljudele uurimisülesannetele. Teadlased saavad selle platvormi kaudu kättesaadavate mitmesuguste tööriistade abil andmetest märkimisväärseid teadmisi. Kodeerimist kasutades saab teadusuuringud kiiremini ja tõhusamalt lõpule viia, selle asemel et raisata palju aega igapäevastele ülesannetele.

Pythonis on palju laiendamisvõimalusi. NumPy, populaarne Pythoni raamatukogu teaduslikeks arvutusteks, sisaldab nüüd F2Py, paketti, mis konverteerib Fortrani allprogrammid Pythoniks. Python pakub ka suurepäraseid sisend-/väljundivõimalusi, eriti teaduslike arvutuste jaoks, mis eeldavad suurte andmekogumite käsitlemist.
Pythonisse on sisse ehitatud hulk teaduslikke arvutusfunktsioone. SciPy ökosüsteemid, mis koosnevad SciPy raamatukogust ja mitmest sõltumatust "Scikit-learn" tööriistakomplektist, on lisatud enamikku Pythoni distributsioonidesse. Lisaks klassifitseerimisele, regressioonile, klastreerimisele ja maatriksite vähendamisele pakub sklearn raamatukogu mitmesuguseid tõhusaid statistilisi vahendeid.
Graafiline visualiseerimine on Pythoni dünaamiliste raamatukogude abil lihtne. Matplotlib on MATLABil põhinev joonistamisraamatukogu Pythonile, millega enamik kasutajaid on juba harjunud töötama. Avatud lähtekoodiga graafikaraamatukogu Plotly kasutab Plotly.js-i kõrgetasemeliste interaktiivsete graafikute loomiseks.
Pythonis on saadaval mitmed ülesannete automatiseerimise funktsioonid. On mitmeid Pythoni pakette, mis hõlbustavad automatiseerimist hästi tänu selle sisseehitatud skriptimisvõimalustele. Ajamahukate ülesannete ja logiandmete automatiseerimiseks on vaja teha vähe vaeva.
Uued teadlased arvestavad sageli valesti, kui palju aega nad eraldavad oma andmete manipuleerimiseks, ümberkujundamiseks ja töötlemiseks. Andmete mungimine on Pythoni tugevaks küljeks. Uute teadlaste jaoks on see väga hea ressurss. Pythoni abil saab tuvastada ja kustutada SQL-andmebaasides olevad dubleerivad kirjed.

Pythoni keelel on lõputult palju kasutusvõimalusi teadusuuringutes, kuid need on kõige olulisemad kasutusalad. Keelest võivad kasu saada kõik, alates uustulnukatest kuni kogenud teadlasteni. Pythoni keelt on võimalik kasutada nii töö lihtsustamiseks kui ka aja kokkuhoiuks või tulevikus selle abil lisauuringute tegemiseks.

Vaid paari hiireklõpsuga saate oma teaduslikud arvud täpselt illustreerida

Tehke oma teaduslikud illustratsioonid ja teabevahetus tõhusamaks infograafiate abil. Mind The Graph tööriist aitab teid mitmesuguste kujundusvariantidega ja pakub juurdepääsu 65 000+ teaduslikult täpsele pildile, mis on seotud laiema teadusega.

Laske oma uuringuid välja tuua