Un mediu de cercetare bazat pe Python

Un număr din ce în ce mai mare de persoane se concentrează pe formularea de concluzii bazate pe date ca obiectiv principal al activității lor, inclusiv în domeniul cercetării științifice și academice.

Pentru gestionarea unor cantități mari de date, mulți utilizatori se bazează pe programe precum Microsoft Excel sau Google Sheets. Cu toate că au un mare potențial, aceste instrumente au multe neajunsuri, inclusiv incapacitatea de a înțelege cantități mari de date.

Acest lucru nu este valabil și în cazul Python. Acesta este unul dintre limbajele de programare de top care se dezvoltă incredibil de rapid. Python are multe beneficii atunci când vine vorba de cercetare. Vom arunca o privire asupra lor în acest articol

În cercetare, cum joacă Python un rol?

Diverse competențe de cercetare sunt disponibile pentru cadrele universitare și alți cercetători. Printre numeroasele limbaje de programare disponibile pentru programatorii în devenire, Python se remarcă drept unul dintre cele mai ușor de utilizat și mai accesibile. Programarea cu Python poate realiza o gamă largă de sarcini de cercetare. Pachetele open-source ale Python pot ajuta cercetătorii în mai multe moduri.

Colectarea datelor

Python oferă utilizatorilor un control complet asupra diferitelor aspecte ale proiectelor de cercetare, ceea ce este atractiv atunci când vine vorba de colectarea datelor. Sondajele electronice și experimentele comportamentale pot fi create, de exemplu, cu o mai mare ușurință în ceea ce privește măsurarea timpului și prezentarea conținutului vizual sau audio. În esență, Python vă permite să preluați practic orice date de pe Web folosind programarea. Un singur loc în care toate informațiile pot fi accesate cu ușurință prin Python.

Prelucrarea și gestionarea datelor

Pachetul bazat pe Python oferă numeroase opțiuni pentru organizarea și gestionarea datelor. Aplicația vă permite să construiți, să relocalizați, să duplicați sau să modificați mai multe fișiere sau foldere în același timp. Un modulator în Python le permite utilizatorilor să interacționeze cu sistemul de operare al computerului, ceea ce poate fi deosebit de util pentru gestionarea unor cantități mari de date care nu sunt foi de calcul.

Analiza datelor

Python este, de asemenea, capabil să realizeze numeroase tipuri de statistici. Pachetul pandas, de exemplu, vă permite să efectuați un calcul rapid al corelației Pearson între coloanele de date. Adăugând pandas și modelele de statistică, precum și Scikit-learn, abilitățile de analiză a datelor din Python au crescut semnificativ.

Ce face din Python un instrument de cercetare atât de bun?

În lumea modernă, multe aspecte ale vieții noastre au fost transformate de computere și smartphone-uri, inclusiv mediul de cercetare. Oamenii de știință migrează din ce în ce mai mult către formate electronice pentru a stoca date, ceea ce duce la generarea unor volume enorme de date.

Limbajul de programare Python este un instrument esențial pentru cercetătorii de date care creează soluții pentru o gamă largă de sarcini în domeniul cercetării. Cercetătorii pot obține informații semnificative din date folosind o varietate de instrumente disponibile prin intermediul acestei platforme. Cercetările pot fi finalizate mai rapid și mai eficient prin utilizarea codării, în loc să se piardă mult timp cu sarcini banale.

În Python se găsesc numeroase posibilități de extindere. NumPy, o bibliotecă Python populară pentru calculul științific, include acum F2Py, un pachet care convertește subrutinele Fortran în Python. Python oferă, de asemenea, opțiuni excelente de intrare/ieșire, în special pentru calculul științific, care presupune manipularea unor seturi mari de date.
În Python sunt integrate o serie de funcții de calcul științific. Ecosistemele SciPy, care constau în biblioteca SciPy și în mai multe kituri de instrumente independente "Scikit-learn", sunt incluse în majoritatea distribuțiilor Python. În plus față de clasificare, regresie, grupare și reducere a matricei, biblioteca sklearn oferă o varietate de instrumente statistice eficiente.
Vizualizarea grafică este facilitată de bibliotecile dinamice Python. Matplotlib este o bibliotecă de reprezentare grafică bazată pe MATLAB pentru Python, cu care majoritatea utilizatorilor sunt deja obișnuiți să lucreze. O bibliotecă de grafică open-source, Plotly, utilizează Plotly.js pentru a crea grafice interactive de nivel înalt.
În Python sunt disponibile mai multe caracteristici de automatizare a sarcinilor. Există o serie de pachete Python care facilitează bine automatizarea datorită funcțiilor de scripting încorporate. Este nevoie de un efort mic pentru a automatiza sarcinile care necesită mult timp și pentru a înregistra datele de jurnal.
Cercetătorii începători calculează adesea greșit cât timp vor aloca manipulării, remodelării și procesării datelor lor. Mușcarea datelor este punctul forte al Python. Pentru noii cercetători, aceasta este o resursă foarte bună. Intrările duplicate din bazele de date SQL pot fi identificate și șterse folosind Python.

Limbajul Python are un număr nesfârșit de utilizări în cercetare, însă acestea sunt cele mai importante. De acest limbaj poate beneficia toată lumea, de la începători la cercetători experimentați. Este posibil să folosiți Python pentru a simplifica munca, precum și pentru a economisi timp sau pentru a efectua cercetări suplimentare cu ajutorul acestuia în viitor.

Cu doar câteva clicuri, puteți avea cifrele științifice ilustrate la fix

Faceți ca ilustrațiile și comunicarea științifică să fie mai eficiente cu ajutorul infografiilor. Atenție la grafic vă poate ajuta cu o gamă largă de opțiuni de design și vă oferă acces la peste 65 000 de imagini corecte din punct de vedere științific, relevante pentru știința în sens larg.

Hai să facem ca cercetarea ta să ajungă acolo