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python - 面向对象的科学数据处理，如何将数据、分析和可视化巧妙地适配在对象中？

coder 2023-08-21 原文

作为一名生物学本科生，我经常编写 Python 软件来进行一些数据分析。一般结构总是:

有一些数据要加载，对(统计、聚类...)执行分析，然后可视化结果。

有时对于同一个实验，数据可以采用不同的格式，您可以使用不同的方法来分析它们，并且可能有不同的可视化效果，这可能取决于所执行的分析，也可能不取决于所执行的分析。

我正在努力寻找一种通用的“pythonic”和面向对象的方式来使其清晰且易于扩展。添加新类型的 Action 或对现有 Action 进行细微变化应该很容易，所以我非常相信我应该使用 oop 来做到这一点。

我已经完成了一个Data 对象，其中包含加载实验数据的方法。如果我有多个数据源，我计划创建继承类以覆盖加载函数。

在那之后……我不确定。我是否应该为每种类型的分析做一个带有子类的分析抽象类(并使用它们的属性来存储结果)并为可视化做同样的事情Experiment 对象持有 Data 实例和多个 Analysis 和 Visualization 实例？或者可视化应该是将分析和/或数据对象作为参数以构建绘图的函数？有没有更有效的方法？我错过了什么吗？

最佳答案

您的总体想法可行，以下是一些希望能帮助您继续进行的更多详细信息:

  • 创建一个抽象的 Data 类，使用一些通用方法，如 load、save、print 等。
  • 为您感兴趣的每种特定形式的数据创建具体的子类。这可能是特定于任务的(例如用于自然语言处理的数据)或特定于形式的(以矩阵形式给出的数据，其中每一行对应于不同的观察结果) )
  • 如您所说，创建一个抽象分析 类。
  • 为每种形式的分析创建具体的子类。每个具体的子类都应该覆盖一个方法process，它接受特定形式的Data并返回一个新的Data实例和结果(如果你认为结果的形式将与输入数据的形式不同，使用不同的类 Result)
  • 创建一个可视化 类层次结构。每个具体的子类都应该覆盖一个方法 visualize，它接受一个特定的 Data 实例(或者 Result 如果你使用不同的类)并返回一些图形某种形式。

我确实有一个警告:Python 足够抽象、强大和高级，因此您通常不需要创建自己的 OO 设计——使用 使用最小代码总是可以做您想做的事numpy、scipy 和 matplotlib，因此在开始进行额外编码之前，请确保您需要它:)

关于python - 面向对象的科学数据处理，如何将数据、分析和可视化巧妙地适配在对象中？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/17522492/

适配巧妙emcodesectionpythonoopscientific-computing

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