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book: Scientific Data: A 50 Steps Guide using Python
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Scientific Data: A 50 Steps Guide using Python

Sprache: Englisch
Veröffentlicht/Copyright: 2024
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Dieses Buch ist Teil der Reihe
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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

  • Öffentlich zugänglich

    Frontmatter

    I
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  • Öffentlich zugänglich

    Acknowledgements

    VII
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    Contents

    XIII
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    Introduction and challenge

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    Basics

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    1 Getting hands on Python

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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

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    5 Creating repositories for dedicated projects

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    6 Synchronizing GitHub desktop

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    7 Knowing basic markdown

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    Organization

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    8 Having the overall concept sketch in mind

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    9 Initializing a project with poetry

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    10 Tracking the environment

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    11 Getting your paths right

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    12 Preparing to share

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    13 Writing convenience functions

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    14 Using TOML files for configuration

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    15 Getting used to testing

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    Interfacing with common data formats

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    16 Reading Excel files

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    17 Reading text files

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    18 Reading text from Word files

    54
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    19 Reading tables from Word files

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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

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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

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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

    215
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Informationen zur Veröffentlichung
Seiten und Bilder/Illustrationen im Buch
eBook veröffentlicht am:
7. Oktober 2024
eBook ISBN:
9783111334608
Broschur veröffentlicht am:
7. Oktober 2024
Broschur ISBN:
9783111334578
Seiten und Bilder/Illustrationen im Buch
Frontmatter:
16
Inhalt:
218
Farbige Abbildungen:
85
https://doi.org/10.1515/9783111334608
eBook ISBN: 9783111334608
Broschur ISBN: 9783111334578
Schlagwörter für dieses Buch
Wissenschaftliche Experimente; Modellierung Experimente; Datenanalyse; Auswertung Experimente; Programmiersprache Python
Zielgruppe(n) für dieses Buch
Graduate students of the natural sciences, researchers and professionals.
Sicherheits- und Produktressourcen
Herstellerinformationen:
Walter de Gruyter GmbH
Genthiner Straße 13
10785 Berlin
productsafety@degruyterbrill.com
Heruntergeladen am 29.4.2026 von https://www.degruyterbrill.com/document/doi/10.1515/9783111334608/html?lang=de
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