Scientific Data: A 50 Steps Guide using Python

Matthias Josef Hofmann

Buch

Scientific Data: A 50 Steps Guide using Python

Matthias Josef Hofmann

Sprache: Englisch

Veröffentlicht/Copyright: 2024

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De Gruyter Textbook

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

Frontmatter Öffentlich zugänglich PDF downloaden	I
Acknowledgements Öffentlich zugänglich PDF downloaden	VII
Contents Öffentlich zugänglich PDF downloaden	XIII
Introduction and challenge Erfordert eine Authentifizierung Nicht lizenziert Lizenziert	1
Basics Erfordert eine Authentifizierung Nicht lizenziert Lizenziert	3
1 Getting hands on Python Erfordert eine Authentifizierung Nicht lizenziert Lizenziert	4
2 Using virtual environments Erfordert eine Authentifizierung Nicht lizenziert Lizenziert	6
3 Configuring your integrated development environment Erfordert eine Authentifizierung Nicht lizenziert Lizenziert	9
4 Having a GitHub account Erfordert eine Authentifizierung Nicht lizenziert Lizenziert	12
5 Creating repositories for dedicated projects Erfordert eine Authentifizierung Nicht lizenziert Lizenziert	14
6 Synchronizing GitHub desktop Erfordert eine Authentifizierung Nicht lizenziert Lizenziert	16
7 Knowing basic markdown Erfordert eine Authentifizierung Nicht lizenziert Lizenziert	19
Organization Erfordert eine Authentifizierung Nicht lizenziert Lizenziert	21
8 Having the overall concept sketch in mind Erfordert eine Authentifizierung Nicht lizenziert Lizenziert	25
9 Initializing a project with poetry Erfordert eine Authentifizierung Nicht lizenziert Lizenziert	27
10 Tracking the environment Erfordert eine Authentifizierung Nicht lizenziert Lizenziert	30
11 Getting your paths right Erfordert eine Authentifizierung Nicht lizenziert Lizenziert	32
12 Preparing to share Erfordert eine Authentifizierung Nicht lizenziert Lizenziert	35
13 Writing convenience functions Erfordert eine Authentifizierung Nicht lizenziert Lizenziert	38
14 Using TOML files for configuration Erfordert eine Authentifizierung Nicht lizenziert Lizenziert	41
15 Getting used to testing Erfordert eine Authentifizierung Nicht lizenziert Lizenziert	43
Interfacing with common data formats Erfordert eine Authentifizierung Nicht lizenziert Lizenziert	47
16 Reading Excel files Erfordert eine Authentifizierung Nicht lizenziert Lizenziert	48
17 Reading text files Erfordert eine Authentifizierung Nicht lizenziert Lizenziert	51
18 Reading text from Word files Erfordert eine Authentifizierung Nicht lizenziert Lizenziert	54
19 Reading tables from Word files Erfordert eine Authentifizierung Nicht lizenziert Lizenziert	57
20 Reading PDF files Erfordert eine Authentifizierung Nicht lizenziert Lizenziert	59
21 Parsing website contents Erfordert eine Authentifizierung Nicht lizenziert Lizenziert	61
22 Leveraging regular expressions Erfordert eine Authentifizierung Nicht lizenziert Lizenziert	64
23 Writing to a database Erfordert eine Authentifizierung Nicht lizenziert Lizenziert	67
24 Reading from a database Erfordert eine Authentifizierung Nicht lizenziert Lizenziert	71
Planning experiments and/or building on legacy data/information Erfordert eine Authentifizierung Nicht lizenziert Lizenziert	77
25 Leveraging existing experiments Erfordert eine Authentifizierung Nicht lizenziert Lizenziert	78
26 Planning experiments Erfordert eine Authentifizierung Nicht lizenziert Lizenziert	81
27 Using legacy and planned experiments hand in hand Erfordert eine Authentifizierung Nicht lizenziert Lizenziert	87
Collecting experimental data / lab work phase Erfordert eine Authentifizierung Nicht lizenziert Lizenziert	93
28 Using dedicated modules – use what’s available Erfordert eine Authentifizierung Nicht lizenziert Lizenziert	94
29 Using dedicated modules – build what’s missing Erfordert eine Authentifizierung Nicht lizenziert Lizenziert	99
Visualization of experimental results Erfordert eine Authentifizierung Nicht lizenziert Lizenziert	103
30 Simplicity of matplotlib Erfordert eine Authentifizierung Nicht lizenziert Lizenziert	105
31 Creating a custom matplotlib style Erfordert eine Authentifizierung Nicht lizenziert Lizenziert	109
32 Convenience of seaborn Erfordert eine Authentifizierung Nicht lizenziert Lizenziert	112
33 Interactivity of plotly Erfordert eine Authentifizierung Nicht lizenziert Lizenziert	115
34 Representing multidimensional data Erfordert eine Authentifizierung Nicht lizenziert Lizenziert	118
35 Representing multidimensional data in a funny way Erfordert eine Authentifizierung Nicht lizenziert Lizenziert	124
Approaching the scientific questions (modeling and recommendation) Erfordert eine Authentifizierung Nicht lizenziert Lizenziert	131
36 Picking relevant data and information Erfordert eine Authentifizierung Nicht lizenziert Lizenziert	132
37 Building a model with gplearn Erfordert eine Authentifizierung Nicht lizenziert Lizenziert	138
38 Playing with the model or “what if” Erfordert eine Authentifizierung Nicht lizenziert Lizenziert	145
39 Playing with the model or – jupyter notebook Erfordert eine Authentifizierung Nicht lizenziert Lizenziert	153
40 Playing with the model or – voila Erfordert eine Authentifizierung Nicht lizenziert Lizenziert	157
41 Playing with the model or – streamlit Erfordert eine Authentifizierung Nicht lizenziert Lizenziert	160
42 Dealing with too few experiments Erfordert eine Authentifizierung Nicht lizenziert Lizenziert	166
43 Solving the reverse problem applying multiobjective optimization Erfordert eine Authentifizierung Nicht lizenziert Lizenziert	173
44 Ensuring the envisioned causality Erfordert eine Authentifizierung Nicht lizenziert Lizenziert	180
Sharing the project Erfordert eine Authentifizierung Nicht lizenziert Lizenziert	187
45 Building files for distribution Erfordert eine Authentifizierung Nicht lizenziert Lizenziert	188
46 Pushing to package indices Erfordert eine Authentifizierung Nicht lizenziert Lizenziert	190
47 Sharing streamlit applications Erfordert eine Authentifizierung Nicht lizenziert Lizenziert	193
Further reading Erfordert eine Authentifizierung Nicht lizenziert Lizenziert	197
48 Ensuring code styling via black Erfordert eine Authentifizierung Nicht lizenziert Lizenziert	198
49 Configuring pre-commit Erfordert eine Authentifizierung Nicht lizenziert Lizenziert	201
50 Building standalone solutions via PyQt Erfordert eine Authentifizierung Nicht lizenziert Lizenziert	204
Concluding remarks Erfordert eine Authentifizierung Nicht lizenziert Lizenziert	207
List of Figures Erfordert eine Authentifizierung Nicht lizenziert Lizenziert	211
Index Erfordert eine Authentifizierung Nicht lizenziert Lizenziert	215

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

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Genthiner Straße 13
10785 Berlin
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