Scientific Data: A 50 Steps Guide using Python
Über dieses Buch
"Scientific Data: A 50 Steps Guide using Python" is your guide towards experimental scientific data. It aims to bridge the gap between classical natural sciences as taught in universities and the ever-growing need for technological/digital capabilities, particularly in industrial research. Topics covered include instructions for setting up a workspace, guidelines for structuring data, examples for interfacing with results files and suggestions for drawing scientific conclusions therefrom. Additionally, concepts for designing experiments and visualizing the corresponding results are highlighted next to ways of extracting meaningful characteristics and leveraging those in terms of multi-objective optimizations.
The concise problem-solution-discussion structure used throughout supported by Python code snippets emphasizes the work’s focus on practitioners. This guide will provide you with a solid understanding of how to process and understand experimental data within a natural scientific context while ensuring sustainable use of your findings and processing as seen through a programmer’s eyes.
Guide for
- designing experiments.
- interfacing with results files.
- drawing scientific conclusions.
Information zu Autoren / Herausgebern
Matthias Hofmann holds a Ph.D. in Physical Chemistry from the University of Regensburg. At Albert Invent, Matthias continues to contribute to innovative methods in natural science research and accelerating R&D through a data-driven approach.
He is the author of "Data Management for Natural Scientists - A Practical Guide to Data Extraction and Storage Using Python".
Fachgebiete
-
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Frontmatter
I -
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Acknowledgements
VII -
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Contents
XIII -
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Introduction and challenge
1 -
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Basics
3 -
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1 Getting hands on Python
4 -
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2 Using virtual environments
6 -
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3 Configuring your integrated development environment
9 -
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4 Having a GitHub account
12 -
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5 Creating repositories for dedicated projects
14 -
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6 Synchronizing GitHub desktop
16 -
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7 Knowing basic markdown
19 -
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Organization
21 -
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8 Having the overall concept sketch in mind
25 -
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9 Initializing a project with poetry
27 -
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10 Tracking the environment
30 -
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11 Getting your paths right
32 -
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12 Preparing to share
35 -
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13 Writing convenience functions
38 -
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14 Using TOML files for configuration
41 -
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15 Getting used to testing
43 -
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Interfacing with common data formats
47 -
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16 Reading Excel files
48 -
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17 Reading text files
51 -
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18 Reading text from Word files
54 -
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19 Reading tables from Word files
57 -
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20 Reading PDF files
59 -
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21 Parsing website contents
61 -
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22 Leveraging regular expressions
64 -
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23 Writing to a database
67 -
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24 Reading from a database
71 -
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Planning experiments and/or building on legacy data/information
77 -
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25 Leveraging existing experiments
78 -
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26 Planning experiments
81 -
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27 Using legacy and planned experiments hand in hand
87 -
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Collecting experimental data / lab work phase
93 -
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28 Using dedicated modules – use what’s available
94 -
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29 Using dedicated modules – build what’s missing
99 -
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Visualization of experimental results
103 -
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30 Simplicity of matplotlib
105 -
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31 Creating a custom matplotlib style
109 -
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32 Convenience of seaborn
112 -
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33 Interactivity of plotly
115 -
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34 Representing multidimensional data
118 -
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35 Representing multidimensional data in a funny way
124 -
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Approaching the scientific questions (modeling and recommendation)
131 -
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36 Picking relevant data and information
132 -
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37 Building a model with gplearn
138 -
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38 Playing with the model or “what if”
145 -
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39 Playing with the model or – jupyter notebook
153 -
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40 Playing with the model or – voila
157 -
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41 Playing with the model or – streamlit
160 -
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42 Dealing with too few experiments
166 -
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43 Solving the reverse problem applying multiobjective optimization
173 -
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44 Ensuring the envisioned causality
180 -
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Sharing the project
187 -
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45 Building files for distribution
188 -
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46 Pushing to package indices
190 -
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47 Sharing streamlit applications
193 -
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Further reading
197 -
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48 Ensuring code styling via black
198 -
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49 Configuring pre-commit
201 -
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50 Building standalone solutions via PyQt
204 -
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Concluding remarks
207 -
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List of Figures
211 -
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Index
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