Výskumné prostredie založené na jazyku Python

Čoraz viac ľudí sa zameriava na vytváranie záverov založených na údajoch ako na hlavný cieľ svojej práce, vrátane vedeckého a odborného výskumu.

Pri spracovaní veľkého množstva údajov sa mnohí používatelia spoliehajú na softvér, ako je Microsoft Excel alebo Google Sheets. Hoci majú tieto nástroje veľký potenciál, majú mnoho nedostatkov vrátane neschopnosti porozumieť veľkému množstvu údajov.

V prípade Pythonu to tak nie je. Ide o jeden z najlepších programovacích jazykov, ktorý sa neuveriteľne rýchlo rozvíja. Python má mnoho výhod, pokiaľ ide o výskum. V tomto článku sa na ne pozrieme

Akú úlohu zohráva Python vo výskume?

Akademickí a iní výskumní pracovníci majú k dispozícii rôzne výskumné zručnosti. Spomedzi mnohých programovacích jazykov, ktoré sú k dispozícii začínajúcim programátorom, vyniká Python ako jeden z užívateľsky najprívetivejších a najprístupnejších. Programovaním v jazyku Python možno realizovať širokú škálu výskumných úloh. Balíky Python s otvoreným zdrojovým kódom môžu výskumníkom pomôcť viacerými spôsobmi.

Zber údajov

Python poskytuje používateľom úplnú kontrolu nad rôznymi aspektmi výskumných projektov, čo je atraktívne, pokiaľ ide o zber údajov. Napríklad elektronické prieskumy a behaviorálne experimenty možno vytvárať s väčšou jednoduchosťou nad meraním času a prezentáciou vizuálneho alebo zvukového obsahu. Python v podstate umožňuje získavať prakticky akékoľvek webové údaje pomocou programovania. Prostredníctvom jazyka Python je možné jednoducho získať všetky informácie na jednom mieste.

Spracovanie a správa údajov

Balík založený na jazyku Python poskytuje mnoho možností na organizáciu a správu údajov. Aplikácia umožňuje vytvárať, premiestňovať, duplikovať alebo upravovať viacero súborov alebo priečinkov súčasne. Modulátor v jazyku Python umožňuje používateľom komunikovať s operačným systémom počítača, čo môže byť užitočné najmä pri práci s veľkým množstvom údajov, ktoré nie sú tabuľkami.

Analýza údajov

Python dokáže vykonávať aj mnohé typy štatistík. Balík pandas napríklad umožňuje vykonať rýchly výpočet Pearsonovej korelácie medzi stĺpcami údajov. Pridaním modelov pandas a stats, ako aj Scikit-learn sa schopnosti jazyka Python v oblasti analýzy údajov výrazne rozšírili.

Prečo je Python taký dobrý výskumný nástroj?

Počítače a smartfóny v modernom svete zmenili mnohé aspekty nášho života vrátane výskumného prostredia. Vedci čoraz častejšie prechádzajú na elektronické formáty na ukladanie údajov, čo vedie k vytváraniu obrovských objemov údajov.

Programovací jazyk Python je základným nástrojom pre dátových vedcov, ktorí vytvárajú riešenia širokého spektra úloh vo výskume. Výskumníci môžu získať významné poznatky z údajov pomocou rôznych nástrojov dostupných prostredníctvom tejto platformy. Pomocou kódovania možno výskum dokončiť rýchlejšie a efektívnejšie namiesto toho, aby sa strácalo veľa času na všedné úlohy.

V jazyku Python sa nachádza veľké množstvo rozširujúcich možností. NumPy, populárna knižnica jazyka Python na vedecké výpočty, teraz obsahuje balík F2Py, ktorý konvertuje podprogramy jazyka Fortran do jazyka Python. Python ponúka aj vynikajúce možnosti vstupu/výstupu, najmä pre vedecké výpočty, ktoré zahŕňajú prácu s veľkými súbormi údajov.
V jazyku Python je zabudovaných niekoľko vedeckých výpočtových funkcií. Ekosystémy SciPy, ktoré pozostávajú z knižnice SciPy a niekoľkých nezávislých súborov nástrojov Scikit-learn, sú súčasťou väčšiny distribúcií jazyka Python. Okrem klasifikácie, regresie, zhlukovania a redukcie matíc poskytuje knižnica sklearn množstvo efektívnych štatistických nástrojov.
Grafická vizualizácia je jednoduchá vďaka dynamickým knižniciam jazyka Python. Matplotlib je knižnica na vykresľovanie založená na MATLABe pre Python, s ktorou už väčšina používateľov zvykne pracovať. Open-source grafická knižnica Plotly používa Plotly.js na vytváranie vysokoúrovňových interaktívnych grafov.
V jazyku Python je k dispozícii niekoľko funkcií automatizácie úloh. Existuje niekoľko balíkov jazyka Python, ktoré automatizáciu dobre uľahčujú vďaka zabudovaným skriptovacím funkciám. Na automatizáciu časovo náročných úloh a zaznamenávanie údajov je potrebné malé úsilie.
Noví výskumníci často nesprávne odhadnú, koľko času budú venovať manipulácii, prestavbe a spracovaniu svojich údajov. Spracovanie údajov je silnou stránkou jazyka Python. Pre nových výskumníkov je to veľmi dobrý zdroj informácií. Duplicitné záznamy v databázach SQL možno identifikovať a odstrániť pomocou jazyka Python.

Jazyk Python má vo výskume nekonečné množstvo využití, avšak toto sú tie najdôležitejšie. Tento jazyk môže využívať každý, od nováčikov až po skúsených vedcov. Pomocou jazyka Python je možné zjednodušiť si prácu, ako aj ušetriť čas alebo v budúcnosti pomocou neho vykonávať ďalší výskum.

Stačí pár kliknutí a vaše vedecké údaje môžu byť názorné

Zefektívnite svoje vedecké ilustrácie a komunikáciu pomocou infografiky. Pozor na graf nástroj vám pomôže so širokou škálou možností dizajnu a ponúka prístup k viac ako 65 000 vedecky presných obrázkov relevantných pre širšiu vedu.

Zverejnime váš výskum