Python für Forscher: Wichtige Bibliotheken 2024–2025

Veröffentlicht 20. Juni 2026

Die Forschungswelt setzt aufgrund seiner Leistungsfähigkeit in der Datenanalyse zunehmend auf Python . Python ist mittlerweile in vielen Fachbereichen die erste Wahl für Forschende¹ ^. Seine Flexibilität und die zahlreichen kostenlosen Bibliotheken machen es zu einem unverzichtbaren Werkzeug für die Forschung. Es unterstützt Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler dabei, effizienter und präziser zu arbeiten.

Python eignet sich hervorragend für Aufgaben wie Datenanalyse , maschinelles Lernen und vieles ^mehr¹ . Dieser Leitfaden stellt Ihnen die besten Python-Tools für 2024–2025 vor. Diese Tools werden Ihre Forschung verbessern und Ihnen helfen, Neues zu entdecken.

import pandas as pd

# Example of using the new PyArrow-backed string dtype
df = pd.DataFrame({'text': ['hello', 'world']}, dtype='string[pyarrow]')
print(df.dtypes)
          

import polars as pl

df = pl.read_csv("large_dataset.csv")
result = df.groupby("category").agg(pl.col("value").mean())
print(result)
          

import numpy as np

# Using the new matrix multiplication syntax
A = np.random.rand(1000, 1000)
B = np.random.rand(1000, 1000)
C = A @ B  # Much faster than np.dot(A, B) for large arrays
          

from scipy import optimize

def objective(x):
  return x**2 + 10*np.sin(x)

result = optimize.minimize(objective, x0=0, method='BFGS')
print(result.x)
          

from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier
from sklearn.model_selection import cross_val_score

clf = GradientBoostingClassifier()
scores = cross_val_score(clf, X, y, cv=5)
print(f"Accuracy: {scores.mean():.2f} (+/- {scores.std() * 2:.2f})")
          

import torch
import torch.nn as nn

class SimpleNet(nn.Module):
  def __init__(self):
      super().__init__()
      self.fc = nn.Linear(10, 1)

  def forward(self, x):
      return torch.sigmoid(self.fc(x))

model = SimpleNet()
scripted_model = torch.jit.script(model)
print(scripted_model.graph)
          

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

fig = plt.figure(figsize=(10, 7))
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

x = np.random.standard_normal(100)
y = np.random.standard_normal(100)
z = np.random.standard_normal(100)
c = np.random.standard_normal(100)

img = ax.scatter(x, y, z, c=c, cmap=plt.hot())
fig.colorbar(img)
plt.show()
          

import plotly.graph_objects as go
import numpy as np

t = np.linspace(0, 10, 100)
x = np.cos(t)
y = np.sin(t)
z = t

fig = go.Figure(data=[go.Scatter3d(x=x, y=y, z=z,
                                 mode='markers')])
fig.show()
          

Wichtige Erkenntnisse

• Die Vielseitigkeit und wachsende Popularität von Python machen es zu einer unverzichtbaren Sprache für Forscher
• Entdecken Sie die wichtigsten Python-Bibliotheken für Datenanalyse, Maschinelles Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache und Wissenschaftliches rechnen
• Nutzen Sie modernste Tools wie TensorFlow, Scikit-lernen und Pandas um Ihre Forschungskapazitäten zu erweitern
• Entdecken Sie die lebendige Python-Community und ihre Fülle an Ressourcen, Tutorials und Dokumentationen
• Bleiben Sie auf dem Laufenden mit neuen Trends in Python für die Forschung, einschließlich Quantencomputing und Edge-Computing

Einführung in Python: Eine vielseitige Programmiersprache

Python wurde 1991 vom ^{niederländischen} Programmierer Guido van Rossum entwickelt . Dank seiner leicht lesbaren Syntax hat es sich zu einer beliebten Programmiersprache entwickelt. Dadurch eignet es sich hervorragend für Einsteiger und erfahrene Entwickler in Bereichen wie Webentwicklung , Datenanalyse, maschinelles Lernen und wissenschaftliches Rechnen^.

Die Ursprünge und die Entwicklung von Python

Guido van Rossum begann Python als Hobbyprojekt während der Weihnachtsferien² ^. Im Laufe der Jahre hat es sich weit verbreitet. Dies ist auf seine Einfachheit, Flexibilität und die vielen Open-Source-Bibliotheken und -Frameworks zurückzuführen, die es bietet²^.

Stärken und Popularität von Python

Die Popularität von Python wird durch seine leicht lesbare Syntax gefördert² ^. Als interpretierte Sprache kann Code direkt beim Schreiben ausgeführt werden, was sie für alle Kenntnisstufen geeignet macht² . Die große Auswahl an Open-Source-Bibliotheken und -Frameworks trägt ebenfalls dazu bei ^, dass sie sich in der Forschung und darüber hinaus hervorhebt²^.

„Dank seiner Einfachheit und Lesbarkeit ist Python die ideale Wahl für Forscher und Entwickler, die ihren Arbeitsablauf optimieren und effektiv zusammenarbeiten möchten.“

Die Programmiersprache Python ist vielseitig und innovativ, was sie für ^viele zur ersten Wahl macht . Ihre Bibliotheken, die einfache Syntax und die interpretierte Natur haben sie sowohl in der Industrie als auch in der Wissenschaft populär ^gemacht.

Die Programmiersprache Python wächst stetig und hat großen Einfluss³ ^. Ihre einfache Syntax, die umfangreichen Bibliotheken und die starke Unterstützung durch die Community machen sie zu einem Favoriten für Forscher, Datenwissenschaftler und Entwickler²^.

Wichtige Python-Bibliotheken für die Datenanalyse

Wir wissen, wie wichtig der Einsatz leistungsstarker Werkzeuge für die Datenanalyse ist. Hier betrachten wir zwei wichtige Python-Bibliotheken, die für datengestützte Entscheidungen unerlässlich sind: NumPy und Pandas ⁴.

NumPy: Leistungsstarke numerische Berechnungen

NumPy ist eine Schlüsselbibliothek für wissenschaftliches Rechnen in Python. Sie unterstützt große, mehrdimensionale Arrays und Matrizen und bietet zahlreiche mathematische Funktionen auf hohem Niveau für diese ^Arrays . NumPy ist unverzichtbar für Aufgaben wie Datenmanipulation , lineare Algebra und Statistik und ein Muss für Forschende, die mit numerischen und wissenschaftlichen Daten arbeiten^.

Pandas: Datenmanipulation und -analyse

Pandas basiert auf NumPy und eignet sich hervorragend für Datenmanipulation und -analyse. Es bietet High-Level -Datenstrukturen wie DataFrame und Series zur Verarbeitung strukturierter Daten und Zeitreihendaten⁴ ^. Pandas ermöglicht zahlreiche Funktionen wie Datenausrichtung, Filterung und Umstrukturierung. Es ist ein wichtiges Werkzeug für Forschende, die explorative Datenanalyse betreiben und mit komplexen Daten arbeiten⁴^.

NumPy und Pandas bilden den Kern der Datenanalyse in Python. Sie helfen Forschern, eine Vielzahl von Datenaufgaben effizient zu bewältigen.

Python-Bibliotheken für maschinelles Lernen und KI

Wir wissen , wie leistungsstark maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz sind, um Erkenntnisse aus komplexen Daten zu gewinnen. Glücklicherweise bietet Python viele leistungsstarke und benutzerfreundliche Bibliotheken für diese Technologien⁵^.

Scikit-learn: Maschinelles Lernen leicht gemacht

Scikit-learn ist eine führende Python-Bibliothek für maschinelles Lernen. Sie bietet eine breite Palette an Algorithmen für überwachtes und unüberwachtes Lernen⁵ ^. Dank ihrer benutzerfreundlichen API und der ausführlichen Hilfe eignet sie sich ideal für Forscher und Data Scientists. Sie unterstützt Aufgaben wie die Klassifizierung von Daten, die Vorhersage von Ergebnissen, die Gruppierung ähnlicher Daten und die Reduzierung der Datengröße⁵^.

TensorFlow und PyTorch: Kraftpakete für Deep Learning

Für Deep Learning sind TensorFlow und PyTorch die erste Wahl⁶ . Google und ^Facebook haben diese Bibliotheken zum Erstellen und Trainieren von Deep-Learning-Modellen entwickelt . Sie unterstützen GPU-Beschleunigung und verfügen über große Communitys⁵ ^. Die Wahl zwischen den beiden hängt von den Anforderungen Ihres Projekts ab. TensorFlow bietet ein größeres Ökosystem, während PyTorch für seine Flexibilität und Benutzerfreundlichkeit bekannt ist⁵^.

Python-Bibliotheken wie Scikit-learn , TensorFlow und PyTorch eignen sich hervorragend für maschinelles Lernen und KI⁵ ^. Sie bieten benutzerfreundliche Schnittstellen, leistungsstarke Werkzeuge und große Communitys. Diese Werkzeuge sind für Ihre Datenprojekte unerlässlich⁵^.

Visualisierungsbibliotheken für Forscher

Als Forscher wissen wir, wie wichtig die Datenvisualisierung für die Vermittlung unserer Erkenntnisse ist. Matplotlib ist eine hervorragende Wahl für die Erstellung ansprechender Visualisierungen in Python ⁷.

Matplotlib: Umfassende Datenvisualisierung

Mit Matplotlib lassen sich viele verschiedene Diagrammtypen erstellen, beispielsweise Liniendiagramme und Streudiagramme. Es harmoniert gut mit Bibliotheken wie NumPy und Pandas und eignet sich daher hervorragend für Datenanalysen und wissenschaftliche Projekte^.

Matplotlib ist bekannt für seine zahlreichen Anpassungsmöglichkeiten und die Unterstützung verschiedener Formate. Dadurch können wir professionell aussehende Grafiken für unsere Veröffentlichungen und Vorträge ^erstellen.

Ob einfache Diagramme oder komplexe Grafiken – Matplotlib bietet alles, was wir brauchen. Es hilft uns, unsere Daten verständlich und ansprechend darzustellen. Als Forschende können wir Matplotlib nutzen, um unsere Ergebnisse klar zu präsentieren und neue Erkenntnisse anzustoßen^.

„Matplotlib ist eine leistungsstarke und flexible Datenvisualisierungsbibliothek , mit der Forscher Abbildungen und Illustrationen in Publikationsqualität für ihre Arbeit erstellen können.“

Python für die Verarbeitung natürlicher Sprache

Python ist eine Top-Wahl für die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Bibliotheken wie NLTK (Natural Language Toolkit) und SpaCy erleichtern die Arbeit mit Textdaten^.

NLTK ist für viele NLP-Aufgaben einfach anzuwenden. Es unterstützt die Textaufbereitung, die Textanalyse und das Verständnis der Wortbedeutung. Viele Forscher und Entwickler schätzen NLTK aufgrund seiner Einfachheit und Flexibilität^.

SpaCy ist bekannt für seine hohe Leistungsfähigkeit und die vortrainierten Modelle. Diese Tools helfen Forschern, komplexe NLP-Probleme schnell und präzise zu lösen. Dank seiner hohen Geschwindigkeit und Kapazität eignet es sich hervorragend für große Projekte^.

Die Macht der Sprache entfesseln

NLTK und SpaCy ermöglichen es uns, die Leistungsfähigkeit der natürlichen Sprachverarbeitung zu nutzen . Sie helfen uns, wichtige Informationen zu finden, Muster zu erkennen und zu verstehen, wie wir kommunizieren ⁸.

Wenn Sie sich für die Analyse von Kundenfeedback, die Untersuchung sozialer Medien oder die Verbesserung Ihrer Schreibfähigkeiten interessieren, sind diese Tools genau das Richtige für Sie. NLTK und SpaCy wandeln Text in nutzbares Wissen ^um.

Der Bedarf an Anwendungen zur Text- und Sprachanalyse wächst. Pythons NLP-Tools wie NLTK und SpaCy spielen dabei eine Schlüsselrolle. Sie helfen uns, die Verarbeitung natürlicher Sprache für Innovationen in vielen Bereichen zu nutzen^.

„Die Verarbeitung natürlicher Sprache ist der Schlüssel zur Erschließung der Fülle an Informationen, die in unseren Textdaten verborgen sind. NLTK und SpaCy ermöglichen es uns, die unstrukturierte Welt der Sprache zu verstehen und sie in wertvolle Erkenntnisse umzuwandeln.“ – Jane Doe, Datenwissenschaftlerin

Python für Webentwicklung und Automatisierung

Python dient nicht nur der Datenanalyse und dem maschinellen Lernen. Es ist auch ein wichtiges Werkzeug für die Webentwicklung und -automatisierung. Frameworks wie Flask und Django sind unerlässlich für die Erstellung dynamischer Webanwendungen und RESTful ^APIs.

Flask und Django: Web-Anwendungs-Frameworks

Flask ist ein leichtgewichtiges Framework ^{, das} sich hervorragend für die schnelle Entwicklung von Webanwendungen und APIs eignet . Django ist umfassender und bietet Funktionen wie einen objektrelationalen Mapper und Benutzerauthentifizierung . Es ist eine Top-Wahl für die Entwicklung großer Webanwendungen.

Mithilfe dieser Frameworks können Forscher Webtools, Dashboards und Apps erstellen und freigeben. Sie helfen Forschern, ihre Arbeit mit mehr Menschen zu teilen.

Anfragen und schöne Suppe: Web Scraping und APIs

Python bietet außerdem Tools wie Requests und Beautiful Soup für Web-Scraping und API-Arbeit. Requests vereinfacht das Abrufen von Daten von Webservern und APIs^⁹ . Beautiful Soup hilft beim Parsen von HTML und XML und eignet sich daher hervorragend zum Extrahieren von Daten von Websites ^⁹.

Mithilfe dieser Tools können Forscher ihre Webentwicklungs- und Automatisierungsaufgaben vereinfachen. Dadurch gewinnen sie mehr Zeit für ihre eigentliche Forschung. Die Integration webbasierter Anwendungen und Daten kann die Wirkung und Reichweite ihrer Arbeit steigern^.

„Die Vielseitigkeit von Python geht weit über Datenanalyse und maschinelles Lernen hinaus – es hat sich auch als leistungsstarkes Tool für die Webentwicklung und Automatisierung erwiesen.“

Python für wissenschaftliches Rechnen

Als Forscher wissen wir, wie wichtig leistungsstarke Werkzeuge für komplexe wissenschaftliche und technische Aufgaben sind. SciPy ¹¹ ist eine Schlüsselbibliothek in Python, die leistungsstarke Funktionen und Algorithmen für fortgeschrittene wissenschaftliche und numerische Arbeiten bietet ¹².

SciPy: Stärkung des wissenschaftlichen und technischen Rechnens

SciPy basiert auf NumPy und bietet Forschern in verschiedenen Bereichen zahlreiche wichtige Werkzeuge. Es deckt Optimierung , Integration , Interpolation und lineare Algebra ab und ist damit ein Standardwerkzeug für wissenschaftliches Rechnen ^¹³.

SciPy arbeitet gut mit anderen Python-Bibliotheken wie Matplotlib zur Datenvisualisierung und Pandas zur Datenverarbeitung zusammen. Dies optimiert die Arbeitsabläufe und steigert Produktivität und Forschungsqualität.

Für Aufgaben in Physik, Biologie oder Ingenieurwesen bietet SciPy die Werkzeuge für komplexe wissenschaftliche Berechnungen. Seine Optimierungswerkzeuge helfen, die besten Lösungen zu finden. Die Integrations- und Interpolationsfunktionen vereinfachen die Handhabung komplexer mathematischer Gleichungen und Daten.

Mit dem Wachstum des wissenschaftlichen und technischen Rechnens nimmt SciPy eine Vorreiterrolle ein. Es bietet Forschern die Werkzeuge, um ihre Forschung auszuweiten und neue Entdeckungen zu machen. Mithilfe von SciPy können wir neue Möglichkeiten erkunden und Innovationen in unseren Fachgebieten vorantreiben.

„SciPy ist eine grundlegende Bibliothek für wissenschaftliches und technisches Rechnen in Python und bietet ein breites Spektrum an Funktionen für numerische und wissenschaftliche Aufgaben.“

Python für Forscher: Wichtige Bibliotheken und Tools für 2024–2025

Mit Blick auf die Jahre 2024 und 2025 wird Python für Forschende noch attraktiver. Es bietet eine stetig wachsende Anzahl an Bibliotheken und Tools , die ihre Arbeit erleichtern ^¹⁴ . Python ist mittlerweile die drittbeliebteste und sechstbeliebteste Programmiersprache. Sie ist bekannt für ihre Vielseitigkeit und ihren Nutzen in vielen Bereichen ^¹⁴ . Ihre einfache Syntax, die Möglichkeit, Code direkt auszuführen, und die zahlreichen Bibliotheken machen sie zur ersten Wahl für Forschende. Sie nutzen sie für Datenanalyse, maschinelles Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache und wissenschaftliches Rechnen.

Python hat große Namen wie NumPy, Pandas und Matplotlib für die Datenarbeit. Es gibt auch neue Tools wie TensorFlow und PyTorch für tiefe Lernen¹⁵. Diese Werkzeuge helfen bei der Simulation von Materialien und der Arbeit mit Quantencomputing, sich verändernde Bereiche wie Materialwissenschaften und Quantencomputing¹⁵. Forscher nutzen ASE, PySCF, PyMATGEN, Penny Lane, QuTiP und QuantumPy für diese Aufgaben.

Die Python-Community legt Wert auf Open-Source-Zusammenarbeit und reproduzierbare Forschung . Dies erleichtert Forschern die Zusammenarbeit und stärkt das Vertrauen in ihre Ergebnisse . ^¹⁴ Das Design von Python trägt dazu bei, Fehler leicht zu finden und die Kompatibilität von Anwendungen auf verschiedenen Systemen sicherzustellen.

Auch in Zukunft wird Python eine Schlüsselsprache für Forscher bleiben. Sie hilft ihnen, neue Bereiche der Wissenschaft und Innovation zu erschließen ^. Python-Entwickler sind gefragt, da die Sprache vielseitig einsetzbar ist. Sie findet Anwendung in Webanwendungen, Data Science, IoT , maschinellem Lernen, natürlicher Sprachverarbeitung, Spieleentwicklung, Unterhaltung, wissenschaftlichen Arbeiten, Blockchain und Fintech.

„Die Einfachheit, Flexibilität und das umfangreiche Bibliotheksökosystem von Python machen es zu einem unverzichtbaren Werkzeug für Forscher und erschließen neue Horizonte der Entdeckung und Zusammenarbeit .“

Python-IDEs und Entwicklungstools

Bei der Erforschung von Python kann die Wahl der Werkzeuge die Arbeit von Forschern maßgeblich beeinflussen. PyCharm und Visual Studio Code sind zwei beliebte Optionen. Sie unterstützen Forscher dabei, effizienter und schneller zu arbeiten.

PyCharm und Visual Studio Code: Produktivität steigern

PyCharm wurde für die Python-Entwicklung entwickelt. Es bietet viele Funktionen, die das Programmieren erleichtern. Es hilft Forschern, sich auf ihre Arbeit zu konzentrieren, anstatt auf die Details der Programmierung^.

Visual Studio Code ist eine weitere hervorragende Wahl für Python - Nutzer. Es ist anpassbar und bietet zahlreiche Erweiterungen. Dadurch eignet es sich perfekt für unterschiedliche Arbeitsstile^.

Diese Tools bieten zahlreiche Funktionen zur Steigerung der Produktivität . Sie unterstützen die Codeverwaltung, die Fehlersuche und die Zusammenarbeit. Dank dieser Tools können sich Forscher verstärkt ihrer eigentlichen Arbeit widmen^.

Mithilfe dieser fortschrittlichen Werkzeuge können Forscher produktiver arbeiten. Sie können ihre Programmierkenntnisse verbessern und mehr Zeit für ihre Forschung aufwenden^.

„Die richtigen Python-Tools können für Forscher den entscheidenden Unterschied machen. Sie helfen ihnen, effizienter zu arbeiten und sich auf ihre Hauptziele zu konzentrieren.“

Python in Wissenschaft und Forschung

Da Open Science und datenbasierte Entscheidungen immer wichtiger werden, gewinnt Python auch in der akademischen Welt an Bedeutung. Es unterstützt Forschende bei der Lösung komplexer Probleme und trägt zum wissenschaftlichen Fortschritt bei^¹⁷ . Python ist besonders attraktiv, weil es leicht lesbar ist, über zahlreiche Bibliotheken verfügt und eine aktive Community bietet^¹⁷.

Reproduzierbare Forschung und Open-Source-Zusammenarbeit

Tools wie Versionskontrolle und automatisierte Tests gewährleisten, dass Forschungsergebnisse wiederholt und problemlos miteinander verknüpft werden können . ^¹⁷ Python eignet sich hervorragend für viele Bereiche, da es vielseitig ist und über leistungsstarke Bibliotheken für Wissenschaft, Daten und maschinelles Lernen verfügt . ^¹⁷

Die Python-Community legt Wert auf den Austausch und die Weiterentwicklung der Arbeit anderer ^¹⁷ . Forscher können eine umfangreiche Bibliothek von Werkzeugen nutzen, um ihre Arbeit zu beschleunigen, ohne bei Null anfangen zu müssen ^¹⁷ . Dadurch sparen sie Zeit und Ressourcen und stellen sicher, dass ihre Arbeit überprüft und reproduziert werden kann ^¹⁷.

Die Python-Community wächst und wird immer besser, daher können wir mit weiteren großartigen Tools und Bibliotheken rechnen^.

„Python wird in der Wissenschaft und Forschung künftig eine noch größere Rolle spielen und Forschern die Möglichkeit geben, komplexe Probleme anzugehen und den wissenschaftlichen Fortschritt voranzutreiben.“

Neue Trends in Python für die Forschung

Python entwickelt sich zu einem Schlüsselwerkzeug in Bereichen wie Quantencomputing und Edge Computing ^¹⁸ . Es ist vielseitig und gewinnt zunehmend an Popularität. Python wird die Forschung und Entwicklung in diesen Bereichen beschleunigen.

Quantencomputing und Python

Im Bereich des Quantencomputings helfen Python-Tools wie Qiskit Forschern bei der Anwendung der Quantenmechanik. Sie lösen komplexe Probleme, die herkömmliche Computer nicht bewältigen können^¹⁹ . Mit der Weiterentwicklung der Quantentechnologie wird Python den Fortschritt vorantreiben und zu neuen Entdeckungen beitragen.

Edge Computing und eingebettete Systeme

Edge Computing und eingebettete Systeme gewinnen zunehmend an Bedeutung, und Python ist hierbei führend. Tools wie MicroPython und CircuitPython ermöglichen es Forschern, Python auf kleinen Geräten einzusetzen und IoT- Anwendungen einfacher ^zu entwickeln . Die einfache Syntax und die umfangreiche Bibliotheksunterstützung von Python machen es ideal für Forscher. Sie können intelligente, vernetzte Geräte entwickeln, die die physische und die digitale Welt miteinander verbinden.

Die Flexibilität und das Wachstum von Python verändern die Forschung. Sie helfen Forschern, schwierige Herausforderungen anzugehen, neue Bereiche zu erkunden und große Fortschritte in Bereichen wie Quantencomputing und Edge Computing zu machen.

„Während wir uns in der sich ständig verändernden Forschungslandschaft zurechtfinden, erweist sich Python als vielseitiges und leistungsstarkes Werkzeug, das es uns ermöglicht, die Grenzen des Quantencomputings und des Edge Computing zu erkunden. Seine nahtlose Integration mit Spitzentechnologien prägt die Zukunft wissenschaftlicher Entdeckungen und Innovationen.“

Fazit

Python hat sich in vielen Bereichen zu einer bevorzugten Programmiersprache entwickelt . Es ist bekannt für seine breite Anwendung in der Datenanalyse , im maschinellen Lernen , in der Verarbeitung natürlicher Sprache und im wissenschaftlichen Rechnen1.

Die Python-Community wächst stetig und entwickelt neue Tools und Frameworks. Diese helfen Forschern, große Herausforderungen in Bereichen wie Deep Learning , Quantencomputing , Edge Computing und eingebetteten Systemen zu bewältigen.

Mit den besprochenen Werkzeugen können Forschende das volle Potenzial von Python ausschöpfen. Dies kann zu bahnbrechenden Entdeckungen in Bereichen wie Data Science führen , mit Gehältern von bis zu 40 Lakhs ₹ ⁽²¹⁾ . Python unterstützt zudem Open-Source -Projekte und kollaboratives Arbeiten und bietet so vielfältige Möglichkeiten für Weiterentwicklung und neue Ideen. Wir sind gespannt, welche Zukunft Python in der Forschung bereithält.

Quellenlinks

1. https://dev.to/taipy/python-libraries-you-need-to-know-in-2024-37ka
2. https://www.stuvia.com/en-za/doc/5931192/introduction-to-python
3. https://www.rgu.ac.uk/study/courses/6547-introduction-to-python-programming
4. https://www.slideshare.net/slideshow/essential-python-libraries-every-developer-should-know-cetpa-infotech/270311140
5. https://www.collegelib.com/python-libraries-for-data-science/
6. https://www.dhsinformatics.com/pf/ieee-python-machine-learning-projects/
7. https://blog.bismart.com/en/data-visualization-tools
8. https://uvik.net/blog/how-python-is-different-from-other-languages/
9. https://computersinlibraries.infotoday.com/2024/Program.aspx
10. https://zerotomastery.io/blog/best-programming-languages-to-learn/
11. https://didattica.unibocconi.eu/ts/tsn_anteprima.php?cod_ins=30674&anno=2025&ordin=IR&IdPag=6625
12. https://registrar.fsu.edu/bulletin/undergraduate-departments/scientific-computing
13. https://www.linkedin.com/posts/moses-udoisoh-619b921a8_????????-??-??????-???-activity-7065033715659284481-ScI0?trk=public_profile
14. https://uvik.net/blog/benefits-of-python-for-business/
15. https://www.linkedin.com/posts/moses-udoisoh-619b921a8_python-libraries-for-materials-simulation-activity-7212139024977690627-sLBZ
16. https://scholarships.af/78181/how-to-learn-python-an-expert-guide/
17. https://www.onlineassignment-expert.com/blog/role-of-python-in-advance-data-analytics
18. https://binariks.com/blog/data-science-trends/
19. https://www.careervira.com/en-US/advice/learn-advice/explore-foundations-and-trends-in-machine-learning-career-paths-and-essential-skills
20. https://www.slideshare.net/slideshow/thepowerofpythonincomputersciencepptx/265921931
21. https://www.scaler.com/blog/data-science-career-guide/