Дослідницьке середовище на основі Python

Все більше людей зосереджуються на тому, щоб робити висновки на основі даних як на головній меті своєї роботи, включаючи наукові дослідження.

Для обробки великих обсягів даних багато користувачів покладаються на такі програми, як Microsoft Excel або Google Таблиці. Попри великий потенціал, ці інструменти мають чимало недоліків, зокрема, нездатність обробляти великі обсяги даних.

З Python це не так. Це одна з найкращих мов програмування, яка розвивається неймовірно швидко. Python має багато переваг, коли мова йде про дослідження. Ми розглянемо їх у цій статті

Яку роль відіграє Python у дослідженнях?

Науковцям та іншим дослідникам доступні різні дослідницькі навички. Серед багатьох мов програмування, доступних для програмістів-початківців, Python виділяється як одна з найбільш зручних і доступних. Програмування на Python дозволяє вирішувати широкий спектр дослідницьких завдань. Пакети з відкритим вихідним кодом Python можуть допомогти дослідникам у багатьох аспектах.

Збір даних

Python дає користувачам повний контроль над різними аспектами дослідницьких проектів, що є привабливим, коли йдеться про збір даних. Наприклад, електронні опитування та поведінкові експерименти можна створювати з більшою легкістю, вимірюючи час і представляючи візуальний або аудіоконтент. По суті, Python дозволяє отримувати практично будь-які веб-дані за допомогою програмування. Єдине місце, де можна легко отримати доступ до всієї інформації за допомогою Python.

Обробка та управління даними

Пакет на основі Python надає багато можливостей для організації та керування даними. Програма дозволяє створювати, переміщувати, дублювати або змінювати кілька файлів чи папок одночасно. Модулятор у Python дозволяє користувачам взаємодіяти з операційною системою комп'ютера, що може бути особливо корисним для обробки великих обсягів даних, які не є електронними таблицями.

Аналіз даних

Python також здатний виконувати численні види статистики. Наприклад, пакет pandas дозволяє швидко обчислювати кореляцію Пірсона між стовпчиками даних. З додаванням pandas та статистичних моделей, а також Scikit-learn, можливості Python для аналізу даних значно зросли.

Що робить Python таким хорошим інструментом для досліджень?

У сучасному світі комп'ютери та смартфони змінили багато аспектів нашого життя, включаючи дослідницьке середовище. Науковці все частіше переходять на електронні формати зберігання даних, що призводить до створення величезних обсягів інформації.

Мова програмування Python є важливим інструментом для науковців, які створюють рішення для широкого кола завдань у дослідженнях. Дослідники можуть отримати значну інформацію з даних, використовуючи різноманітні інструменти, доступні на цій платформі. Дослідження можна завершити швидше та ефективніше, використовуючи кодування замість того, щоб витрачати багато часу на рутинні завдання.

У Python є багато можливостей для розширення. NumPy, популярна бібліотека Python для наукових обчислень, тепер включає F2Py, пакет, який перетворює підпрограми Fortran на Python. Python також пропонує чудові можливості вводу/виводу, зокрема для наукових обчислень, які передбачають обробку великих наборів даних.
У Python вбудовано низку функцій для наукових обчислень. Екосистеми SciPy, що складаються з бібліотеки SciPy та кількох незалежних наборів інструментів "Scikit-learn", включені до більшості дистрибутивів Python. На додаток до класифікації, регресії, кластеризації та матричної редукції, бібліотека sklearn надає різноманітні ефективні статистичні інструменти.
Графічна візуалізація спрощується завдяки динамічним бібліотекам Python. Matplotlib - це бібліотека побудови графіків на основі MATLAB для Python, з якою більшість користувачів вже звикли працювати. Графічна бібліотека з відкритим вихідним кодом Plotly використовує Plotly.js для створення високорівневих інтерактивних графіків.
У мові Python є кілька функцій для автоматизації завдань. Існує низка пакетів Python, які значно полегшують автоматизацію завдяки вбудованим функціям написання сценаріїв. Невеликі зусилля потрібні для автоматизації трудомістких завдань і ведення журналу даних.
Дослідники-початківці часто не розраховують, скільки часу вони виділять на маніпулювання, ремоделювання та обробку своїх даних. Робота з даними - це сильна сторона Python. Для дослідників-початківців це дуже хороший ресурс. За допомогою Python можна виявити і видалити дублікати записів у базах даних SQL.

Мова Python має нескінченну кількість застосувань у наукових дослідженнях, проте це найважливіші з них. Мова може бути корисною для всіх - від новачків до досвідчених науковців. Використовувати Python можна як для спрощення роботи, так і для економії часу або проведення додаткових досліджень з його допомогою в майбутньому.

Лише кілька кліків - і ви можете проілюструвати свої наукові цифри наочно

Зробіть свої наукові ілюстрації та комунікацію більш ефективними за допомогою інфографіки. Mind the Graph допоможе вам з широким спектром варіантів дизайну та надасть доступ до 65 000+ науково точних зображень, що мають відношення до ширшої науки.

Поділіться своїми дослідженнями