Uz Python balstīta pētniecības vide

Arvien vairāk cilvēku pievēršas tam, lai viņu darba, tostarp zinātnisko un akadēmisko pētījumu, galvenais mērķis būtu uz datiem balstītu secinājumu izdarīšana.

Lielu datu apjomu apstrādei daudzi lietotāji izmanto programmatūru, piemēram, Microsoft Excel vai Google Sheets. Lai gan šiem rīkiem ir liels potenciāls, tiem ir daudz trūkumu, tostarp nespēja apstrādāt lielus datu apjomus.

Python gadījumā tas tā nav. Šī ir viena no labākajām programmēšanas valodām, kas attīstās neticami strauji. Python ir daudz priekšrocību, kad runa ir par pētniecību. Šajā rakstā mēs tās aplūkosim.

Kāda ir Python loma pētniecībā?

Akadēmiķiem un citiem pētniekiem ir pieejamas dažādas pētniecības prasmes. No daudzajām programmēšanas valodām, kas pieejamas topošajiem programmētājiem, Python ir viena no lietotājam draudzīgākajām un pieejamākajām. Programmējot ar Python, var veikt dažādus pētniecības uzdevumus. Python atvērtā koda paketes var palīdzēt pētniekiem vairākos veidos.

Datu vākšana

Python ļauj lietotājiem pilnībā kontrolēt dažādus pētniecības projektu aspektus, kas ir pievilcīgi, kad runa ir par datu vākšanu. Piemēram, elektroniskās aptaujas un uzvedības eksperimentus var veidot ar lielāku vieglumu attiecībā uz laika mērīšanu un vizuālā vai audio satura pasniegšanu. Būtībā Python ļauj iegūt praktiski jebkurus tīmekļa datus, izmantojot programmēšanu. Izmantojot Python, var viegli piekļūt visai informācijai vienā vietā.

Datu apstrāde un pārvaldība

Uz Python balstītā pakete nodrošina daudzas datu organizēšanas un pārvaldības iespējas. Programma ļauj vienlaikus veidot, pārvietot, dublēt vai mainīt vairākus failus vai mapes. Python modulators ļauj lietotājiem mijiedarboties ar datora operētājsistēmu, kas var būt īpaši noderīgi, apstrādājot lielus datu apjomus, kas nav izklājlapas.

Datu analīze

Python var veikt arī daudzus statistikas veidus. Piemēram, pakete pandas ļauj ātri veikt Pīrsona korelācijas aprēķinu starp datu slejām. Pievienojot pandas un stats modeļus, kā arī Scikit-learn, Python datu analīzes iespējas ir ievērojami paplašinājušās.

Kāpēc Python ir tik labs pētniecības rīks?

Mūsdienu pasaulē datori un viedtālruņi ir pārveidojuši daudzus mūsu dzīves aspektus, tostarp pētniecības vidi. Zinātnieki aizvien biežāk pāriet uz elektroniskiem datu glabāšanas formātiem, kā rezultātā tiek radīti milzīgi datu apjomi.

Python programmēšanas valoda ir būtisks rīks datu zinātniekiem, kas izstrādā risinājumus dažādiem pētniecības uzdevumiem. Pētnieki var iegūt nozīmīgu ieskatu datos, izmantojot dažādus rīkus, kas pieejami šajā platformā. Pētījumus var veikt ātrāk un efektīvāk, izmantojot kodēšanu, nevis tērējot daudz laika ikdienišķiem uzdevumiem.

Python ir daudz paplašināšanas iespēju. NumPy, populārā Python bibliotēka zinātniskajiem aprēķiniem, tagad ietver F2Py, pakotni, kas konvertē Fortran apakšprogrammas uz Python. Python piedāvā arī lieliskas ievades/izvades iespējas, jo īpaši zinātniskai skaitļošanai, kas saistīta ar lielu datu kopu apstrādi.
Python ir iebūvētas vairākas zinātniskās skaitļošanas funkcijas. SciPy ekosistēmas, kas sastāv no SciPy bibliotēkas un vairākiem neatkarīgiem "Scikit-learn" rīku komplektiem, ir iekļautas lielākajā daļā Python izplatījumu. Papildus klasifikācijai, regresijai, klasterizācijai un matricu reducēšanai sklearn bibliotēka nodrošina dažādus efektīvus statistikas rīkus.
Grafiskā vizualizācija ir vienkārša, izmantojot Python dinamiskās bibliotēkas. Matplotlib ir uz MATLAB balstīta uzzīmēšanas bibliotēka Python, ar kuru lielākā daļa lietotāju jau būs pieraduši strādāt. Atvērtā koda grafiku bibliotēka Plotly izmanto Plotly.js, lai izveidotu augsta līmeņa interaktīvus grafikus.
Python ir pieejamas vairākas uzdevumu automatizācijas funkcijas. Ir vairākas Python pakotnes, kas atvieglo automatizāciju, pateicoties iebūvētajām skriptu funkcijām. Lai automatizētu laikietilpīgus uzdevumus un žurnāla datus, ir nepieciešama neliela piepūle.
Jaunie pētnieki bieži vien nepareizi aprēķina, cik daudz laika viņi veltīs datu apstrādei, pārveidošanai un apstrādei. Datu apstrāde ir Python stiprā puse. Jaunajiem pētniekiem šis ir ļoti labs resurss. Izmantojot Python, SQL datubāzēs var identificēt un dzēst dublējošos ierakstus.

Python valodai ir bezgalīgi daudz pielietojumu pētniecībā, tomēr šie ir vissvarīgākie pielietojumi. No šīs valodas labumu var gūt ikviens - gan iesācēji, gan pieredzējuši zinātnieki. Python ir iespējams izmantot, lai vienkāršotu darbu, kā arī ietaupītu laiku vai veiktu papildu pētījumus, izmantojot to nākotnē.

Tikai ar dažiem klikšķiem varat iegūt precīzu zinātnisko skaitļu ilustrāciju

Padariet savas zinātniskās ilustrācijas un komunikāciju efektīvāku, izmantojot infografikas. Atcerieties grafiku rīks var palīdzēt ar plašu dizaina iespēju klāstu un piedāvāt piekļuvi vairāk nekā 65 000 zinātniski precīzu attēlu, kas attiecas uz plašāku zinātnes jomu.