Środowisko badawcze oparte na Pythonie

Coraz więcej osób koncentruje się na wyciąganiu wniosków opartych na danych jako głównym celu swojej pracy, w tym badań naukowych i naukowych.

W przypadku obsługi dużych ilości danych wielu użytkowników polega na oprogramowaniu takim jak Microsoft Excel lub Arkusze Google. Choć narzędzia te mają spory potencjał, posiadają one wiele wad, w tym niezdolność do przetwarzania dużych ilości danych.

Nie jest tak w przypadku Pythona. Jest to jeden z najlepszych języków programowania, który rozwija się niezwykle szybko. Python ma wiele zalet, jeśli chodzi o badania. Przyjrzymy się im w tym artykule

Jak Python odgrywa rolę w badaniach?

Różne umiejętności badawcze są dostępne dla pracowników akademickich i innych badaczy. Wśród wielu języków programowania dostępnych dla początkujących programistów, Python wyróżnia się jako jeden z najbardziej przyjaznych dla użytkownika i dostępnych. Programowanie w Pythonie umożliwia realizację szerokiego zakresu zadań badawczych. Otwarte pakiety Pythona mogą pomóc naukowcom na wiele sposobów.

Gromadzenie danych

Python daje użytkownikom pełną kontrolę nad różnymi aspektami projektów badawczych, co jest atrakcyjne, jeśli chodzi o gromadzenie danych. Elektroniczne ankiety i eksperymenty behawioralne można na przykład tworzyć z większą łatwością, mierząc czas i prezentując treści wizualne lub dźwiękowe. Zasadniczo Python umożliwia pobieranie praktycznie dowolnych danych internetowych za pomocą programowania. Jedno miejsce, w którym wszystkie informacje mogą być łatwo dostępne za pośrednictwem Pythona.

Przetwarzanie i zarządzanie danymi

Oparty na języku Python pakiet zapewnia wiele opcji organizowania i zarządzania danymi. Aplikacja umożliwia tworzenie, przenoszenie, duplikowanie lub modyfikowanie wielu plików lub folderów w tym samym czasie. Modulator w Pythonie pozwala użytkownikom na interakcję z systemem operacyjnym komputera, co może być szczególnie pomocne przy obsłudze dużych ilości danych, które nie są arkuszami kalkulacyjnymi.

Analiza danych

Python jest również zdolny do wykonywania wielu rodzajów statystyk. Na przykład pakiet pandas pozwala na szybkie obliczenie korelacji Pearsona między kolumnami danych. Dodając pandas i modele statystyk, a także Scikit-learn, możliwości analizy danych w Pythonie znacznie wzrosły.

Co sprawia, że Python jest tak dobrym narzędziem badawczym?

Komputery i smartfony zmieniły wiele aspektów naszego życia we współczesnym świecie, w tym środowisko badawcze. Naukowcy coraz częściej migrują do elektronicznych formatów przechowywania danych, co skutkuje generowaniem ogromnych ilości danych.

Język programowania Python jest niezbędnym narzędziem dla naukowców zajmujących się danymi, którzy tworzą rozwiązania dla szerokiego zakresu zadań badawczych. Naukowcy mogą uzyskać znaczący wgląd w dane przy użyciu różnych narzędzi dostępnych za pośrednictwem tej platformy. Badania mogą być wykonywane szybciej i wydajniej dzięki wykorzystaniu kodowania zamiast marnowania dużej ilości czasu na przyziemne zadania.

Python oferuje wiele możliwości rozszerzania. NumPy, popularna biblioteka Pythona do obliczeń naukowych, zawiera teraz F2Py, pakiet konwertujący podprogramy Fortran na Python. Python oferuje również doskonałe opcje wejścia/wyjścia, w szczególności dla obliczeń naukowych, które obejmują obsługę dużych zbiorów danych.
Szereg funkcji obliczeń naukowych jest wbudowanych w Pythona. Ekosystemy SciPy, składające się z biblioteki SciPy i kilku niezależnych zestawów narzędzi "Scikit-learn", są zawarte w większości dystrybucji Pythona. Oprócz klasyfikacji, regresji, grupowania i redukcji macierzy, biblioteka sklearn zapewnia szereg wydajnych narzędzi statystycznych.
Wizualizacja graficzna jest łatwa dzięki dynamicznym bibliotekom Pythona. Matplotlib to oparta na MATLABie biblioteka do tworzenia wykresów dla Pythona, z którą większość użytkowników będzie już przyzwyczajona do pracy. Biblioteka do tworzenia wykresów o otwartym kodzie źródłowym, Plotly, wykorzystuje Plotly.js do tworzenia interaktywnych wykresów wysokiego poziomu.
W Pythonie dostępnych jest kilka funkcji automatyzacji zadań. Istnieje wiele pakietów Pythona, które ułatwiają automatyzację dzięki wbudowanym funkcjom skryptowym. Do automatyzacji czasochłonnych zadań i rejestrowania danych wymagany jest niewielki wysiłek.
Nowi badacze często błędnie obliczają, ile czasu poświęcą na manipulowanie, przebudowywanie i przetwarzanie swoich danych. Przetwarzanie danych jest mocną stroną Pythona. Dla nowych badaczy jest to bardzo dobre źródło informacji. Zduplikowane wpisy w bazach danych SQL można zidentyfikować i usunąć za pomocą Pythona.

Język Python ma nieskończoną liczbę zastosowań w badaniach naukowych, jednak są to najważniejsze z nich. Język ten może przynieść korzyści każdemu, od nowicjuszy po doświadczonych naukowców. Możliwe jest użycie Pythona w celu uproszczenia pracy, a także zaoszczędzenia czasu lub przeprowadzenia dodatkowych badań przy jego użyciu w przyszłości.

Wystarczy kilka kliknięć, aby zilustrować dane naukowe w punkt

Spraw, aby ilustracje naukowe i komunikacja były bardziej efektywne dzięki infografikom. Mind The Graph Narzędzie może pomóc w szerokim zakresie opcji projektowania i oferuje dostęp do ponad 65 000 naukowo dokładnych obrazów związanych z szeroko pojętą nauką.

Pokażmy swoje badania na zewnątrz