"Python" pagrįsta mokslinių tyrimų aplinka

Vis daugiau žmonių savo darbe, įskaitant mokslinius tyrimus ir mokslinius tyrinėjimus, daugiausia dėmesio skiria duomenimis pagrįstoms išvadoms daryti.

Dideliam duomenų kiekiui tvarkyti daugelis naudotojų naudojasi tokia programine įranga kaip "Microsoft Excel" arba "Google Sheets". Nors šios priemonės turi daug potencialo, jos turi daug trūkumų, įskaitant nesugebėjimą suvokti didelių duomenų kiekių.

Tai netaikoma "Python" programai. Tai viena iš populiariausių programavimo kalbų, kurios populiarumas auga neįtikėtinai sparčiai. Python turi daug privalumų, kai kalbama apie mokslinius tyrimus. Juos apžvelgsime šiame straipsnyje

Kaip "Python" vaidina svarbų vaidmenį moksliniuose tyrimuose?

Akademikai ir kiti tyrėjai gali naudotis įvairiais mokslinių tyrimų įgūdžiais. Iš daugybės programavimo kalbų, kuriomis gali naudotis pradedantieji programuotojai, Python yra viena patogiausių ir prieinamiausių. Programuojant su Python galima atlikti daugybę mokslinių tyrimų užduočių. Python atvirojo kodo paketai gali įvairiais būdais padėti tyrėjams.

Duomenų rinkimas

"Python" suteikia naudotojams galimybę visiškai kontroliuoti įvairius mokslinių tyrimų projektų aspektus, o tai patrauklu renkant duomenis. Pavyzdžiui, elektronines apklausas ir elgsenos eksperimentus galima kurti paprasčiau matuojant laiką ir pateikiant vaizdo ar garso turinį. Iš esmės "Python" leidžia programavimo priemonėmis gauti praktiškai bet kokius interneto duomenis. Vienoje vietoje visą informaciją galima lengvai pasiekti naudojant "Python".

Duomenų apdorojimas ir valdymas

"Python" pagrindu sukurtame pakete yra daugybė duomenų tvarkymo ir tvarkymo galimybių. Programa leidžia vienu metu kurti, perkelti, dubliuoti ar keisti kelis failus ar aplankus. Python moduliatorius leidžia naudotojams sąveikauti su kompiuterio operacine sistema, o tai gali būti ypač naudinga tvarkant didelius duomenų kiekius, kurie nėra skaičiuoklės.

Duomenų analizė

"Python" taip pat gali atlikti daugybę statistikos tipų. Pavyzdžiui, pandas paketas leidžia greitai apskaičiuoti Pearsono koreliaciją tarp duomenų stulpelių. Pridėjus pandas ir stats modelius bei Scikit-learn, "Python" duomenų analizės gebėjimai gerokai išaugo.

Kodėl "Python" yra tokia gera mokslinių tyrimų priemonė?

Šiuolaikiniame pasaulyje kompiuteriai ir išmanieji telefonai pakeitė daugelį mūsų gyvenimo aspektų, įskaitant mokslinių tyrimų aplinką. Mokslininkai vis dažniau pereina prie elektroninių formatų duomenims saugoti, todėl susidaro didžiuliai duomenų kiekiai.

"Python" programavimo kalba yra esminis įrankis duomenų mokslininkams, kurie kuria įvairių mokslinių tyrimų užduočių sprendimus. Naudodamiesi įvairiomis šios platformos priemonėmis mokslininkai gali gauti reikšmingų įžvalgų iš duomenų. Naudojant kodavimą galima greičiau ir efektyviau atlikti mokslinius tyrimus, užuot sugaišus daug laiko kasdienėms užduotims atlikti.

"Python" turi daugybę išplėtimo galimybių. NumPy, populiari Python biblioteka, skirta moksliniams skaičiavimams, dabar apima F2Py - paketą, kuris konvertuoja Fortrano paprogrames į Python. Python taip pat siūlo puikias įvesties ir išvesties parinktis, ypač moksliniams skaičiavimams, kurie susiję su didelių duomenų rinkinių tvarkymu.
Į "Python" įdiegta nemažai mokslinių skaičiavimų funkcijų. SciPy ekosistemos, kurias sudaro SciPy biblioteka ir keli nepriklausomi "Scikit-learn" priemonių rinkiniai, yra įtrauktos į daugumą Python distribucijų. Be klasifikavimo, regresijos, klasterizavimo ir matricų redukavimo, "sklearn" bibliotekoje pateikiama daugybė veiksmingų statistinių priemonių.
Grafinį vizualizavimą palengvina "Python" dinaminės bibliotekos. Matplotlib yra MATLAB pagrindu sukurta Python braižymo biblioteka, su kuria dauguma naudotojų jau yra įpratę dirbti. Atvirojo kodo grafikų biblioteka Plotly naudoja Plotly.js aukšto lygio interaktyviems grafikams kurti.
"Python" galima naudotis keliomis užduočių automatizavimo funkcijomis. Yra nemažai Python paketų, kurie palengvina automatizavimą dėl integruotų scenarijų kūrimo funkcijų. Norint automatizuoti daug laiko reikalaujančias užduotis ir registruoti duomenis, reikia nedidelių pastangų.
Nauji tyrėjai dažnai neteisingai apskaičiuoja, kiek laiko jie skirs savo duomenims tvarkyti, pertvarkyti ir apdoroti. Duomenų apdorojimas yra stiprioji "Python" pusė. Naujiems tyrėjams tai labai geras šaltinis. Dubliuojančius įrašus SQL duomenų bazėse galima nustatyti ir ištrinti naudojant "Python".

Python kalba turi begalę panaudojimo būdų moksliniuose tyrimuose, tačiau šie panaudojimo būdai yra svarbiausi. Ši kalba gali būti naudinga visiems - nuo naujokų iki patyrusių mokslininkų. Python kalba galima naudotis siekiant supaprastinti darbą, taip pat sutaupyti laiko arba ateityje ja naudojantis atlikti papildomus tyrimus.

Vos keliais spustelėjimais galite tiksliai iliustruoti savo mokslinius duomenis

Padarykite mokslines iliustracijas ir komunikaciją efektyvesnę naudodami infografiką. Atminkite grafiką įrankis gali padėti jums pasirinkti įvairias dizaino parinktis ir suteikti prieigą prie daugiau nei 65 000 moksliškai tikslių vaizdų, susijusių su platesniu mokslu.

Paskelbkime jūsų tyrimus