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  • Python醫學數據分析入門
    該商品所屬分類:計算機/網絡 -> 程序設計
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    【作者】 趙軍 
    【所屬類別】 圖書  計算機/網絡  程序設計  Python 
    【出版社】人民郵電出版社 
    【ISBN】9787115575432
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    內容介紹



    開本:128開
    紙張:膠版紙
    包裝:平裝-膠訂

    是否套裝:否
    國際標準書號ISBN:9787115575432
    叢書名:智能醫學與大數據繫列

    作者:趙軍
    出版社:人民郵電出版社
    出版時間:2022年01月 


        
        
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    產品特色

    編輯推薦

    1.結合醫學數據,繫統地介紹如何利用 Python 進行數據分析,以幫助讀者解決數據分析中的實際問題。

    2.本著讓非專業讀者易於理解的原則,本書強調實戰和應用,著重介紹數據分析的思路和方法,盡量淡化分析方法的推導和計算。

    3.書中配有大量的案例解析和程序示例,以及使用 Python 繪制的圖形,所有代碼均在 Python 3.8.5 環境下運行通過。

    4.書中每一章都配有習題,書末附有習題參考答案,方便讀者自學和學校老師教學。

    5.提供源碼下載

     
    內容簡介
    數據分析是當今大數據時代關鍵的技術,其廣泛應用於包括醫學在內的各個領域。Python 語言簡單易用, 第三方庫功能強大,提供了完整的數據分析框架,深受廣大數據分析人員的青睞。

    本書涵蓋傳統的統計分析方法和較為復雜的機器學習算法,結合大量精選的實例,使用 Python 進行數據分析,對常用分析方法進行深入淺出的介紹,以幫助讀者解決數據分析中的實際問題。

    本書強調實戰和應用,盡量淡化分析方法的推導和計算過程,大量的 Python 程序示例是本書的亮點。閱讀本書,讀者不僅能掌握使用 Python 及相關庫快速解決實際問題的方法,還能更深入地理解數據分析。

    數據分析是當今大數據時代關鍵的技術,其廣泛應用於包括醫學在內的各個領域。Python 語言簡單易用, 第三方庫功能強大,提供了完整的數據分析框架,深受廣大數據分析人員的青睞。

    本書涵蓋傳統的統計分析方法和較為復雜的機器學習算法,結合大量精選的實例,使用 Python 進行數據分析,對常用分析方法進行深入淺出的介紹,以幫助讀者解決數據分析中的實際問題。

    本書強調實戰和應用,盡量淡化分析方法的推導和計算過程,大量的 Python 程序示例是本書的亮點。閱讀本書,讀者不僅能掌握使用 Python 及相關庫快速解決實際問題的方法,還能更深入地理解數據分析。

    本書不僅適合臨床醫學、公共衛生及其他醫學相關專業的本科生和研究生使用,亦可作為其他專業的學生和科研人員學習數據分析的參考書。

    作者簡介

    趙軍,流行病學博士,湖北醫藥學院副教授,預防醫學繫主任。主要研究方向為流行病學與健康大數據分析。有16年統計學與數據科學的教學和科研工作經驗,精通Python語言、R語言,為國內多家三甲醫院提供數據分析咨詢與服務。編寫教材兩部,發表SCI論文十餘篇,擔任多個SCI雜志的審稿人。編寫的《R語言醫學數據分析實戰》一書廣獲好評。 劉文婷,副教授,碩士生導師,現任湖北醫藥學院智能醫學工程繫主任、大數據中心主任。主持省自然科學基金1項。科研方向為人工智能和生物信息學。主講課程有“智能醫學工程導論”“醫學生物信息學”等。發表SCI論文17篇、國際會議論文4篇。

    目錄
    第 1 章 Python 語言基礎 1

    1.1關於 Python1

    1.2為什麼使用 Python 分析數據1

    1.3重要的 Python 庫2

    1.4安裝與設置2

    1.4.1在 Windows 或 MacOS 繫統上安裝 Anaconda3

    1.4.2在Linux 繫統上安裝 Anaconda3

    第 1 章 Python 語言基礎 1

    1.1關於 Python1

    1.2為什麼使用 Python 分析數據1

    1.3重要的 Python 庫2

    1.4安裝與設置2

    1.4.1在 Windows 或 MacOS 繫統上安裝 Anaconda3

    1.4.2在Linux 繫統上安裝 Anaconda3

    1.4.3安裝和更新包3

    1.4.4Python 解釋器4

    1.4.5導入庫4

    1.5代碼編寫工具5

    1.6開始使用 Python7

    1.6.1獲取幫助7

    1.6.2把 Python 當作一個計算器9

    1.6.3Python 對像12

    1.7工作目錄14

    1.8習題15



    第2 章 基本數據結構16

    2.1列表16

    2.1.1列表的創建16

    2.1.2列表基本操作17

    2.1.3列表方法與函數操作19

    2組21

    2.2組的創建21

    2.2組的操作22

    2.3字典23

    2.3.1字典的創建24

    2.3.2字典的操作25

    2.4集合26

    2.4.1集合的創建26

    2.4.2集合的操作26

    2.5習題27



    第3 章 控制流、函數與文件操作28

    3.1條件語句28

    3.1.1簡單條件結構28

    3.1.2嵌套條件結構29

    3.2循環語句30

    3.2.1for 循環30

    3.2.2while 循環30

    3.3函數31

    3.3.1定義函數31

    3.3.2默認參數31

    3.3.3任意參數32

    3.3.4匿名函數33

    3.4文件操作33

    3.4.1讀取 txt 文件33

    3.4.2寫入 txt 文件34

    3.4.3讀寫 CSV 文件35

    3.5習題36



    第4 章 NumPy 基礎37

    4.1創建數組對像37

    4.1.1使用函數 array 創建數組對像37

    4.1.2使用專門函數創建數組對像38

    4.1.3生成偽隨機數39

    4.2數組操作41

    4.2.1數組重塑41

    4.2.2數組轉置和軸變換41

    4.2.3數組的索引和切片42

    4.3數組運算44

    4.3.1通用函數44

    4.3.2基本統計運算46

    4.3.3矩陣運算47

    4.4數組文件的保存與導入48

    4.5習題49



    第5 章 Pandas 入門50

    5.1Pandas 數據結構50

    5.1.1Series50

    5.1.2DataFrame51

    5.2Pandas 對像基本操作53

    5.2.1索引操作53

    5.2.2DataFrame 的查詢與子集選擇55

    5.3DataFrame 的導入和導出62

    5.3.1讀寫文本文件63

    5.3.2讀寫其他格式的文件64

    5.4Pandas 數據預處理66

    5.4.1數據的合並66

    5.4.2數據長寬格式的轉換68

    5.4.3缺失值的識別與處理70

    5.4.4數據值的轉換75

    5.5習題85



    第6 章 數據可視化86

    6.1Matplotlib 繪圖基礎86

    6.1.1函數 plot 素86

    6.1.2全局參數查看與設置88

    6.1.3一頁多圖89

    6.1.4保存圖形90

    6.1.5基本統計圖形91

    6.2Seaborn 數據可視化96

    6.2.1Seaborn 簡介96

    6.2.2直方圖和密度曲線圖97

    6.2.3條形圖98

    6.2.4箱線圖和小提琴圖99

    6.2.5點圖102

    6.2.6帶狀點圖與簇狀點圖102

    6.2.7散點圖104

    6.2.8散點圖矩陣104

    6.2.9多面板圖105

    6.2.10回歸圖107

    6.2.11分面網格圖107

    6.2.12Seaborn 圖形保存108

    6.3其他 Python 數據可視化工具108

    6.4習題109



    第7 章 基本統計分析110

    7.1查看數據集信息110

    7.2數值型變量的統計描述113

    7.3數值型變量的假設檢驗117

    7.3.1單個樣本的 t 檢驗117

    7.3.2獨立樣本的 t 檢驗117

    7.3.3非獨立樣本的 t 檢驗118

    7.3.4單因素方差分析119

    7.3.5組間差異的非參數檢驗121

    7.3.6連續型變量之間的相關性121

    7.4分類變量的列聯表和獨立性檢驗124

    7.4.1生成頻數表124

    7.4.2獨立性檢驗126

    7.5習題128



    第8 章 線性模型與廣義線性模型129

    8.1線性模型129

    8.1.1簡單線性回歸模型129

    8.1.2多重線性回歸模型134

    8.2Logistic 回歸137

    8.2.1Logistic 回歸模型137

    8.2.2Logistic 回歸實例138

    8.3Poisson 回歸143

    8.3.1Poisson 回歸模型143

    8.3.2Poisson 回歸實例143

    8.4生存分析與 Cox 回歸145

    8.4.1生存分析簡介145

    8.4.2生存率的 Kaplan-Meier 估計147

    8.4.3Cox 回歸150

    8.5習題153



    第9 章 Scikit-learn 機器學習入門154

    9.1機器學習簡介154

    9.2加載數據集154

    9.3學習和預測158

    9.3.1無監督學習158

    9.3.2監督學習159

    9.4模型的選擇與評估161

    9.5習題163



    第10 章 TensorFlow 深度學習入門164

    10.1深度學習簡介164

    10.2感知機與神經網絡165

    10.3激活函數167

    10.4損失函數168

    10.5優化器168

    10.6構建並訓練神經網絡169

    10.7習題171



    第11 章 圖像分類卷積神經網絡模型172

    11.1卷積神經網絡172

    11.1.1局部感受野172

    11.1.2共享權重和偏置173

    11.1.3池化173

    11.2加載數據集174

    11.3構建卷積神經網絡模型175

    11.4編譯並訓練模型177

    11.5評估模型178

    11.6習題179



    習題參考答案180

    參考資料192



    媒體評論

    本書內容通俗易懂,將理論與實踐密切結合,書中的案例能夠讓讀者體會到:雖然此前R在生物、醫藥方面有很多現成的庫得到廣泛應用,但隨著Python庫的不斷完善,其速度和通用性快速提升,Python正在成為新的主流統計分析工具。體驗過Python完整的數據分析框架的用戶更會對Python青睞有加。未來,不同軟件各自的優勢將會更加分明,開源軟件在醫學領域的應用也會更加深入,前景更加光明。

    —— 孫鳳,北京大學公共衛生學院循證醫學中心副主任



    統計分析離不開統計軟件。國內運用Python進行醫學統計分









     
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