Python-alapú kutatási környezet

Egyre többen összpontosítanak arra, hogy munkájuk elsődleges céljaként adatvezérelt következtetéseket vonjanak le, beleértve a tudományos és tudományos kutatást is.

Nagy mennyiségű adat kezeléséhez sok felhasználó olyan szoftverekre támaszkodik, mint a Microsoft Excel vagy a Google Sheets. Bár sok lehetőségük van, ezek az eszközök számos hiányossággal rendelkeznek, többek között nem képesek nagy mennyiségű adatot feldolgozni.

A Python esetében ez nem így van. Ez az egyik legjobb programozási nyelv, amely hihetetlenül gyorsan növekszik. A Python számos előnnyel jár, amikor a kutatásról van szó. Ebben a cikkben megnézzük őket

A kutatásban milyen szerepet játszik a Python?

Különböző kutatási készségek állnak az akadémikusok és más kutatók rendelkezésére. A kezdő programozók számára rendelkezésre álló számos programozási nyelv közül a Python az egyik legfelhasználóbarátabb és legkönnyebben hozzáférhető nyelvként emelkedik ki. A Python programozással a kutatási feladatok széles skáláját lehet elvégezni. A Python nyílt forráskódú csomagjai számos módon segíthetik a kutatókat.

Adatgyűjtés

A Python a felhasználóknak teljes ellenőrzést biztosít a kutatási projektek különböző aspektusai felett, ami az adatgyűjtés során vonzó. Elektronikus felmérések és viselkedési kísérletek például könnyebben létrehozhatók az időzítés mérése és a vizuális vagy hangos tartalom bemutatása felett. A Python lényegében lehetővé teszi, hogy gyakorlatilag bármilyen webes adatot lekérdezzen programozással. Egyetlen hely, ahol minden információ könnyen elérhető a Python segítségével.

Adatfeldolgozás és -kezelés

A Python-alapú csomag számos lehetőséget kínál az adatok rendszerezésére és kezelésére. Az alkalmazás lehetővé teszi, hogy egyszerre több fájlt vagy mappát építsen, áthelyezzen, duplikáljon vagy módosítson. A Pythonban található modulátor lehetővé teszi a felhasználók számára a számítógép operációs rendszerével való interakciót, ami különösen hasznos lehet nagy mennyiségű, nem táblázatkezelőnek számító adatok kezelésénél.

Adatelemzés

A Python számos típusú statisztika elvégzésére is képes. A pandas csomag például lehetővé teszi egy gyors Pearson-féle korrelációszámítás elvégzését az adatoszlopok között. A pandas és a stats modellek, valamint a Scikit-learn hozzáadásával a Python adatelemzési képességei jelentősen megnőttek.

Mitől olyan jó kutatási eszköz a Python?

A modern világban életünk számos aspektusát átalakították a számítógépek és az okostelefonok, beleértve a kutatási környezetet is. A tudósok egyre inkább áttérnek az elektronikus formátumokra az adatok tárolására, ami hatalmas adatmennyiségek keletkezését eredményezi.

A Python programozási nyelv alapvető eszköz az adattudósok számára, akik a kutatási feladatok széles skálájára készítenek megoldásokat. A kutatók jelentős betekintést nyerhetnek az adatokból az ezen a platformon keresztül elérhető számos eszközzel. A kutatás gyorsabban és hatékonyabban végezhető el a kódolás használatával, ahelyett, hogy sok időt pazarolnának hétköznapi feladatokra.

A Pythonban rengeteg bővítési lehetőség található. A tudományos számításokhoz használt népszerű Python-könyvtár, a NumPy mostantól tartalmazza az F2Py-t, egy olyan csomagot, amely Fortran-alprogramokat alakít át Pythonra. A Python kiváló be- és kimeneti lehetőségeket is kínál, különösen a tudományos számításokhoz, amelyek nagy adathalmazok kezelésével járnak együtt.
A Python számos tudományos számítási funkciót tartalmaz. A SciPy ökoszisztémák, amelyek a SciPy könyvtárból és több független "Scikit-learn" eszközkészletből állnak, a legtöbb Python disztribúcióban megtalálhatóak. Az osztályozás, regresszió, klaszterezés és mátrixredukció mellett a sklearn könyvtár számos hatékony statisztikai eszközt kínál.
A grafikus vizualizációt a Python dinamikus könyvtárai teszik egyszerűvé. A Matplotlib egy MATLAB-alapú ábrázolókönyvtár Pythonhoz, amellyel a legtöbb felhasználó már megszokottan dolgozik. Egy nyílt forráskódú grafikus könyvtár, a Plotly, a Plotly.js segítségével magas szintű, interaktív grafikonokat készít.
A Pythonban számos feladatautomatizálási funkció áll rendelkezésre. Számos Python-csomag létezik, amelyek jól megkönnyítik az automatizálást a beépített szkriptelési funkcióknak köszönhetően. Az időigényes feladatok automatizálásához és az adatok naplózásához kis erőfeszítésre van szükség.
Az új kutatók gyakran elszámolják, hogy mennyi időt szánnak az adatok manipulálására, átalakítására és feldolgozására. Az adatmungózás a Python erős oldala. Az új kutatók számára ez egy nagyon jó erőforrás. Az SQL-adatbázisokban lévő duplikált bejegyzések Python segítségével azonosíthatók és törölhetők.

A Python nyelvnek végtelen számú felhasználási módja van a kutatásban, azonban ezek a legfontosabbak. A nyelv a kezdőtől a tapasztalt tudósokig mindenki számára hasznos lehet. A Python segítségével a munka egyszerűsítése mellett időt lehet megtakarítani, illetve a jövőben további kutatásokat lehet vele végezni.

Néhány kattintással pontokba illesztheti tudományos ábráit

Tegye hatékonyabbá tudományos illusztrációit és kommunikációját infografikákkal. Mind The Graph eszköz a tervezési lehetőségek széles skáláját kínálja, és hozzáférést biztosít 65 000+ tudományos szempontból pontos képhez, amelyek a tágabb értelemben vett tudomány szempontjából relevánsak.