Raziskovalno okolje, ki temelji na Pythonu

Vedno več ljudi se pri svojem delu, vključno z znanstvenimi in strokovnimi raziskavami, osredotoča na sklepanje na podlagi podatkov kot glavni cilj.

Za obdelavo velikih količin podatkov se veliko uporabnikov zanaša na programsko opremo, kot sta Microsoft Excel ali Google Sheets. Čeprav imajo ta orodja veliko potenciala, imajo veliko pomanjkljivosti, vključno z nezmožnostjo razumevanja velikih količin podatkov.

To ne velja za Python. To je eden od najboljših programskih jezikov, ki se izjemno hitro razvija. Python ima veliko prednosti pri raziskovanju. V tem članku si jih bomo ogledali

Kakšna je vloga Pythona v raziskavah?

Akademikom in drugim raziskovalcem so na voljo različna raziskovalna znanja. Med številnimi programskimi jeziki, ki so na voljo začetnim programerjem, je Python eden najbolj uporabniku prijaznih in dostopnih. S programiranjem v Pythonu je mogoče opraviti številne raziskovalne naloge. Odprtokodni paketi Pythona lahko raziskovalcem pomagajo na številne načine.

Zbiranje podatkov

Python uporabnikom omogoča popoln nadzor nad različnimi vidiki raziskovalnih projektov, kar je privlačno pri zbiranju podatkov. Elektronske ankete in vedenjske eksperimente je na primer mogoče ustvariti z večjo lahkoto pri merjenju časa in predstavitvi vizualnih ali zvočnih vsebin. Python v bistvu omogoča, da s programiranjem pridobite praktično vse spletne podatke. Enotno mesto, na katerem lahko do vseh informacij enostavno dostopate s pomočjo Pythona.

Obdelava in upravljanje podatkov

Paket, ki temelji na Pythonu, ponuja številne možnosti za urejanje in upravljanje podatkov. Aplikacija vam omogoča, da sestavite, premestite, podvojite ali spremenite več datotek ali map hkrati. Modulator v Pythonu uporabnikom omogoča interakcijo z operacijskim sistemom računalnika, kar je lahko še posebej koristno pri ravnanju z velikimi količinami podatkov, ki niso preglednice.

Analiza podatkov

Python lahko izvaja tudi številne vrste statistik. Paket pandas na primer omogoča hiter izračun Pearsonove korelacije med stolpci podatkov. Z dodajanjem modelov pandas in stats ter Scikit-learn so se zmožnosti Pythona za analizo podatkov znatno povečale.

Zakaj je Python tako dobro raziskovalno orodje?

Računalniki in pametni telefoni so v sodobnem svetu spremenili številne vidike našega življenja, vključno z raziskovalnim okoljem. Znanstveniki vse pogosteje prehajajo na elektronske oblike shranjevanja podatkov, zaradi česar nastajajo ogromne količine podatkov.

Programski jezik Python je bistveno orodje za podatkovne znanstvenike, ki ustvarjajo rešitve za številne naloge v raziskavah. Raziskovalci lahko s pomočjo različnih orodij, ki so na voljo na tej platformi, pridobijo pomemben vpogled v podatke. Z uporabo kodiranja je mogoče raziskave opraviti hitreje in učinkoviteje, namesto da bi veliko časa zapravljali za vsakdanja opravila.

V Pythonu je na voljo veliko razširitvenih možnosti. NumPy, priljubljena knjižnica Pythona za znanstveno računanje, zdaj vključuje paket F2Py, ki pretvori podprograme Fortran v Python. Python ponuja tudi odlične vhodne/izhodne možnosti, zlasti za znanstveno računalništvo, ki vključuje obdelavo velikih zbirk podatkov.
V program Python so vgrajene številne funkcije znanstvenega računanja. Ekosistemi SciPy, ki jih sestavljajo knjižnica SciPy in več neodvisnih orodij Scikit-learn, so vključeni v večino distribucij Pythona. Knjižnica sklearn poleg klasifikacije, regresije, grozdenja in zmanjševanja matrik zagotavlja tudi številna učinkovita statistična orodja.
Grafična vizualizacija je enostavna z dinamičnimi knjižnicami Pythona. Matplotlib je na MATLAB-u temelječa knjižnica za izrisovanje grafikonov za Python, s katero je večina uporabnikov že navajena delati. Odprtokodna knjižnica za izdelavo grafov, Plotly, uporablja Plotly.js za ustvarjanje interaktivnih grafov na visoki ravni.
V Pythonu je na voljo več funkcij za avtomatizacijo opravil. Obstajajo številni paketi Pythona, ki zaradi vgrajenih skriptnih funkcij omogočajo dobro avtomatizacijo. Za avtomatizacijo zamudnih opravil in beleženja podatkov je potreben majhen napor.
Novi raziskovalci pogosto napačno ocenijo, koliko časa bodo namenili manipulaciji, preoblikovanju in obdelavi svojih podatkov. Obdelava podatkov je močna stran Pythona. Za nove raziskovalce je to zelo dober vir. Podvojene vnose v podatkovnih zbirkah SQL lahko prepoznate in izbrišete z uporabo Pythona.

Jezik Python ima v raziskavah neskončno veliko možnosti uporabe, vendar so te najpomembnejše. Jezik lahko koristi vsem, od začetnikov do izkušenih znanstvenikov. Z uporabo jezika Python si je mogoče poenostaviti delo, pa tudi prihraniti čas ali z njegovo uporabo v prihodnosti izvesti dodatne raziskave.

Z nekaj kliki lahko svoje znanstvene podatke ponazorite natančno

Z infografikami povečajte učinkovitost znanstvenih ilustracij in komunikacije. Opazujte graf orodje vam lahko pomaga pri številnih možnostih oblikovanja in ponuja dostop do več kot 65.000 znanstveno natančnih slik, pomembnih za širšo znanost.

Posredujmo vaše raziskave