Et Python-basert forskningsmiljø

Stadig flere mennesker fokuserer på å trekke datadrevne konklusjoner som det primære målet med arbeidet sitt, inkludert vitenskapelig forskning.

Når det gjelder håndtering av store datamengder, er mange brukere avhengige av programvare som Microsoft Excel eller Google Sheets. Selv om disse verktøyene har et stort potensial, har de mange svakheter, blant annet at de ikke kan håndtere store datamengder.

Dette er ikke tilfellet med Python. Dette er et av de mest populære programmeringsspråkene som vokser utrolig raskt. Python har mange fordeler når det gjelder forskning. Vi skal ta en titt på dem i denne artikkelen.

Hvordan spiller Python en rolle i forskningen?

Akademikere og andre forskere har tilgang til ulike forskningsferdigheter. Blant de mange programmeringsspråkene som er tilgjengelige for nybegynnere, skiller Python seg ut som et av de mest brukervennlige og tilgjengelige. Programmering med Python kan brukes til å utføre et bredt spekter av forskningsoppgaver. Pythons pakker med åpen kildekode kan hjelpe forskere på en rekke måter.

Datainnsamling

Python gives users complete control over various aspects of research projects, which is attractive when it comes to data collection. Electronic surveys and behavioral experiments can, for example, be created with greater ease over measuring timing and presenting visual or audio content. In essence, Python allows you to retrieve virtually any Web data using programming. A single place where all information can be accessed easily through Python.

Databehandling og administrasjon

Den Python-baserte pakken gir mange muligheter for å organisere og administrere data. Programmet lar deg konstruere, flytte, duplisere eller endre flere filer eller mapper samtidig. En modulator i Python lar brukerne samhandle med datamaskinens operativsystem, noe som kan være spesielt nyttig for håndtering av store datamengder som ikke er regneark.

Dataanalyse

Python is also capable of performing numerous types of statistics. The pandas package, for example, allows you to perform a quick Pearson correlation calculation between columns of data. Adding pandas and stats models as well as Scikit-learn, Python’s data analysis abilities have grown significantly.

Hva gjør Python til et så godt forskningsverktøy?

Datamaskiner og smarttelefoner har forandret mange aspekter av livet vårt i den moderne verden, også i forskningsmiljøet. Forskere går i økende grad over til å lagre data i elektroniske formater, noe som fører til at det genereres enorme datamengder.

Programmeringsspråket Python er et uunnværlig verktøy for dataforskere som skaper løsninger på et bredt spekter av forskningsoppgaver. Forskere kan få betydelig innsikt i data ved hjelp av en rekke verktøy som er tilgjengelige via denne plattformen. Forskningen kan gjennomføres raskere og mer effektivt ved hjelp av koding i stedet for å kaste bort mye tid på dagligdagse oppgaver.

Det finnes mange muligheter for å utvide funksjonene i Python. NumPy, et populært Python-bibliotek for vitenskapelig databehandling, inkluderer nå F2Py, en pakke som konverterer Fortran-subrutiner til Python. Python har også utmerkede alternativer for input/output, spesielt for vitenskapelig databehandling, som innebærer håndtering av store datasett.
En rekke vitenskapelige databehandlingsfunksjoner er innebygd i Python. SciPy-økosystemer, som består av SciPy-biblioteket og flere uavhengige "Scikit-learn"-verktøysett, er inkludert i de fleste Python-distribusjoner. I tillegg til klassifisering, regresjon, clustering og matrisereduksjon inneholder sklearn-biblioteket en rekke effektive statistiske verktøy.
Graphical visualization is made easy with Python’s dynamic libraries. Matplotlib is a MATLAB-based plotting library for Python that most users will already be accustomed to working with. An open-source graphing library, Plotly, uses Plotly.js to create high-level, interactive graphs.
Det finnes flere funksjoner for automatisering av oppgaver i Python. Det finnes en rekke Python-pakker som legger godt til rette for automatisering takket være de innebygde skriptfunksjonene. Det kreves en liten innsats for å automatisere tidkrevende oppgaver og loggdata.
Nye forskere feilberegner ofte hvor mye tid de vil bruke på å manipulere, omforme og behandle dataene sine. Databehandling er Pythons sterke side. For nye forskere er dette en svært god ressurs. Dupliserte oppføringer i SQL-databaser kan identifiseres og slettes ved hjelp av Python.

Python-språket har uendelig mange bruksområder innen forskning, men dette er de viktigste. Språket kan være til nytte for alt fra nybegynnere til erfarne forskere. Det er mulig å bruke Python både for å forenkle arbeidet og for å spare tid eller for å utføre mer forskning ved hjelp av språket i fremtiden.

Med bare noen få klikk kan du få de vitenskapelige figurene dine illustrert på en presis måte

Gjør vitenskapelige illustrasjoner og kommunikasjon mer effektiv med infografikk. Se opp for grafen kan hjelpe deg med et bredt spekter av designalternativer og gi deg tilgang til mer enn 65 000 vitenskapelig nøyaktige bilder som er relevante for vitenskapen.

La oss få forskningen din ut i verden