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| 內容簡介： |
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《Python编程基础与医学统计数据分析》是一本适用于大学本科计算机基础课程的教材。全书共10章，前8章先从认识Python入手，逐步深入介绍Python语法基础、基本和组合数据类型、控制结构、函数等编程基础知识，然后讲解标准库、文件操作，以及科学计算与数据分析；后2章聚焦医学领域，讲解科学计算与数据分析知识，并结合实际案例展示医学数据分析的具体应用。 本书适合计算机相关专业及医学专业的本科生阅读，也可供对Python编程和医学统计数据分析感兴趣的自学者参考，能帮助读者掌握Python编程技能，运用其解决医学领域的实际问题。
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| 關於作者： |
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罗莹，2016年毕业于中北大学电子与通信工程专业，取得硕士学位，现于新疆第二医学院担任讲师；主要研究方向为计算机应用；主要讲授《C程序设计》《Python程序设计》《数据库原理及应用》等课程。新疆第二医学院坐落于国家重要的石油石化工业基地?D?D新疆克拉玛依市，是一所以医学类为主，理学、管理学等多学科协调发展的自治区人民政府直属全日制普通本科高校。
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| 目錄：
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目 录
第1章 认识Python001
1.1 Python简介002
1.2 Python的特点003
1.3 Python的应用领域004
1.4 Python集成开发环境的搭建006
本章小结012
课后习题012
第2章 Python语法基础015
2.1 变量与常量016
2.1.1 变量016
2.1.2 常量017
2.2 保留关键字017
2.3 注释019
2.3.1 单行注释019
2.3.2 多行注释019
2.4 缩进020
2.5 数据类型020
2.5.1 简单数据类型020
2.5.2 组合数据类型021
2.6 运算符023
2.6.1 运算符概述023
2.6.2 赋值运算符023
2.7 基本输入输出函数026
2.7.1 input()函数026
2.7.2 print()函数027
本章小结029
课后习题029
第3章 基本数据类型031
3.1 数值类型032
3.1.1 整数类型032
3.1.2 浮点数类型033
3.1.3 复数类型034
3.2 布尔类型034
3.3 类型转换函数035
3.3.1 int()、float()、complex()函数035
3.3.2 bin()、oct()、hex()函数036
3.4 Python运算符036
3.4.1 算术运算符037
3.4.2 关系运算符038
3.4.3 逻辑运算符039
3.4.4 身份运算符041
3.4.5 位运算符041
3.4.6 运算符的优先级042
本章小结044
课后习题044
第4章 组合数据类型047
4.1 字符串048
4.1.1 字符串类型的表示049
4.1.2 索引050
4.1.3 切片050
4.1.4 字符串常用操作符051
4.1.5 字符串常用函数052
4.1.6 字符串常用方法054
4.1.7 字符串格式化055
4.2 列表060
4.2.1 列表的创建061
4.2.2 列表元素的访问062
4.2.3 列表元素的增加063
4.2.4 列表元素的删除064
4.2.5 列表元素的修改064
4.2.6 列表常用方法065
4.2.7 列表常用函数066
4.3 元组073
4.3.1 元组的创建074
4.3.2 元组元素的访问074
4.3.3 元组的删除075
4.3.4 元组常用函数075
4.4 集合077
4.4.1 集合的创建077
4.4.2 集合元素的增加077
4.4.3 集合元素的删除078
4.4.4 集合运算操作符079
4.5 字典080
4.5.1 字典的创建080
4.5.2 字典元素的访问081
4.5.3 字典元素的修改082
4.5.4 字典数据的删除082
4.5.5 字典排序084
本章小结087
课后习题088
第5章 控制结构093
5.1 程序设计基础094
5.1.1 程序流程图094
5.1.2 程序的控制结构095
5.2 顺序结构096
5.3 分支结构097
5.3.1 单分支结构097
5.3.2 双分支结构097
5.3.3 多分支结构099
5.3.4 嵌套条件语句099
5.3.5 条件表达式100
5.4 循环结构101
5.4.1 条件循环101
5.4.2 遍历循环102
5.4.3 循环控制语句103
5.5 异常处理104
本章小结106
课后习题107
第6章 函数113
6.1 函数的定义与调用114
6.1.1 函数的定义114
6.1.2 函数的调用115
6.1.3 函数的返回值116
6.2 函数的参数117
6.2.1 形参与实参117
6.2.2 参数的传递118
6.2.3 参数类型119
6.3 函数的嵌套120
6.4 函数的递归121
6.5 lambda()函数122
6.6 变量作用域123
6.6.1 局部变量123
6.6.2 全局变量和global关键字124
本章小结124
课后习题125
第7章 标准库131
7.1 math库132
7.1.1 导入math库132
7.1.2 数学常数132
7.1.3 数学函数133
7.2 random库136
7.2.1 相关函数136
7.2.2 实际应用138
7.3 turtle库140
7.3.1 基本概念140
7.3.2 相关函数140
7.4 time库和datetime库144
7.4.1 time库144
7.4.2 datetime库147
本章小结149
课后习题150
第8章 文件153
8.1 文件概述154
8.1.1 文件分类154
8.1.2 文件介绍155
8.2 文件操作155
8.2.1 打开文件155
8.2.2 操作文件156
8.2.3 异常处理157
8.3 jieba库157
8.3.1 jieba库简介157
8.3.2 jieba库的使用158
8.3.3 jieba库案例：医学文本分析159
8.4 实操案例162
8.4.1 医学生誓词162
8.4.2 《劝学诗》163
8.4.3 《三国演义》片段164
本章小结165
课后习题166
第9章 科学计算与数据分析169
9.1 NumPy库170
9.1.1 创建数组170
9.1.2 切片和索引173
9.1.3 NumPy数组操作174
9.1.4 其他函数183
9.1.5 综合案例186
9.2 Pandas库189
9.2.1 系列190
9.2.2 数据帧194
9.2.3 数据预处理204
9.2.4 文件的读入与保存207
9.3 Matplotlib库212
9.3.1 Matplotlib库基础212
9.3.2 折线图213
9.3.3 柱状图215
9.3.4 散点图217
9.3.5 直方图219
9.3.6 饼图221
9.3.7 箱线图223
9.3.8 热力图225
9.4 scikit-learn库229
9.5 PyTorch库230
9.6 实操案例232
9.6.1 sklearn的波士顿房价预测232
9.6.2 PyTorch的情感分析233
本章小结235
课后习题236
第10章 医学数据分析案例239
10.1 糖尿病预测模型的建立与分析240
10.1.1 数据集背景与来源240
10.1.2 数据预处理241
10.1.3 数据探索与可视化243
10.1.4 统计分析与模型建立245
10.1.5 结果解释与应用248
10.2 冠心病数据集的分析与预测249
10.2.1 数据集背景与来源249
10.2.2 数据预处理249
10.2.3 数据探索与可视化252
10.2.4 统计分析与模型建立256
10.2.5 结果解释与应用258
本章小结258
课后习题259
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