En Python-baserad forskningsmiljö

Allt fler människor fokuserar på att göra datadrivna slutsatser som det primära målet för sitt arbete, inklusive akademisk och vetenskaplig forskning.

För att hantera stora mängder data förlitar sig många användare på program som Microsoft Excel eller Google Sheets. Även om dessa verktyg har stor potential har de många brister, t.ex. att de inte kan hantera stora datamängder.

Detta är inte fallet med Python. Det är ett av de bästa programmeringsspråken som växer otroligt snabbt. Python har många fördelar när det gäller forskning. Vi ska ta en titt på dem i den här artikeln

Hur spelar Python en roll i forskningen?

Akademiker och andra forskare har tillgång till olika forskningskunskaper. Bland de många programmeringsspråk som finns tillgängliga för blivande programmerare framstår Python som ett av de mest användarvänliga och tillgängliga. Genom att programmera med Python kan man utföra en mängd olika forskningsuppgifter. Pythons paket med öppen källkod kan hjälpa forskare på många olika sätt.

Insamling av uppgifter

Python ger användarna fullständig kontroll över olika aspekter av forskningsprojekt, vilket är attraktivt när det gäller datainsamling. Elektroniska enkäter och beteendeexperiment kan till exempel skapas med större lätthet än att mäta timing och presentera visuellt eller ljudinnehåll. Med Python kan du i princip hämta vilken webbdata som helst med hjälp av programmering. En enda plats där all information enkelt kan nås genom Python.

Databehandling och datahantering

Det Python-baserade paketet ger många alternativ för att organisera och hantera data. Med programmet kan du konstruera, flytta, duplicera eller modifiera flera filer eller mappar samtidigt. En modulator i Python låter användare interagera med datorns operativsystem, vilket kan vara särskilt användbart för att hantera stora mängder data som inte är kalkylblad.

Analys av uppgifter

Python kan också utföra många olika typer av statistik. Med pandas-paketet kan du till exempel göra en snabb Pearson-korrelationsberäkning mellan datakolumner. Genom att lägga till pandas och statsmodeller samt Scikit-learn har Pythons dataanalysförmågor vuxit betydligt.

Vad är det som gör Python till ett så bra forskningsverktyg?

Många aspekter av våra liv har förändrats av datorer och smartphones i den moderna världen, inklusive forskningsmiljön. Forskare övergår i allt högre grad till elektroniska format för att lagra data, vilket leder till att enorma mängder data genereras.

Programmeringsspråket Python är ett viktigt verktyg för datavetare som skapar lösningar för ett brett spektrum av uppgifter inom forskning. Forskare kan få betydande insikter från data med hjälp av en mängd olika verktyg som finns tillgängliga via denna plattform. Forskning kan utföras snabbare och effektivare med hjälp av kodning istället för att slösa mycket tid på vardagliga uppgifter.

Det finns en hel del utökade funktioner i Python. NumPy, ett populärt Python-bibliotek för vetenskapliga beräkningar, innehåller nu F2Py, ett paket som konverterar Fortran-subrutiner till Python. Python erbjuder också utmärkta alternativ för in-/utmatning, särskilt för vetenskapliga beräkningar, som innebär hantering av stora datamängder.
Ett antal vetenskapliga beräkningsfunktioner är inbyggda i Python. SciPy-ekosystemen, som består av SciPy-biblioteket och flera oberoende "Scikit-learn"-verktygssatser, ingår i de flesta Python-distributioner. Förutom klassificering, regression, klustring och matrisreduktion innehåller sklearn-biblioteket en mängd effektiva statistiska verktyg.
Grafisk visualisering görs enkelt med Pythons dynamiska bibliotek. Matplotlib är ett MATLAB-baserat plottningsbibliotek för Python som de flesta användare redan är vana vid att arbeta med. Plotly, ett grafiskt bibliotek med öppen källkod, använder Plotly.js för att skapa interaktiva grafer på hög nivå.
Flera funktioner för automatisering av uppgifter finns tillgängliga i Python. Det finns ett antal Python-paket som underlättar automatisering tack vare sina inbyggda skriptfunktioner. Det krävs en liten ansträngning för att automatisera tidskrävande uppgifter och loggdata.
Nya forskare räknar ofta fel på hur mycket tid de kommer att avsätta för att manipulera, omforma och bearbeta sina data. Data munging är Pythons starka sida. För nya forskare är detta en mycket bra resurs. Duplicerade poster i SQL-databaser kan identifieras och raderas med hjälp av Python.

Python har ett oändligt antal användningsområden inom forskning, men här är de viktigaste. Språket kan vara till nytta för alla, från nybörjare till erfarna forskare. Det är möjligt att använda Python för att förenkla arbetet och för att spara tid eller utföra ytterligare forskning med hjälp av det i framtiden.

Med bara några få klick kan du få dina vetenskapliga figurer illustrerade på pricken

Gör dina vetenskapliga illustrationer och din kommunikation mer effektiv med infografik. Tänk på grafen tool kan hjälpa dig med ett brett utbud av designalternativ och erbjuder tillgång till 65 000+ vetenskapligt korrekta bilder som är relevanta för bredare vetenskap.

Låt oss få ut din forskning