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| 編輯推薦： |
心理学作为一门探索人类心智与行为的科学，正经历着数字化研究范式的深刻变革。随着认知神经影像技术精度的提升、行为实验复杂度的增加以及大规模心理测量数据的涌现，传统研究工具已难以满足当代心理学对数据建模、实验控制和跨学科分析的需求。Python语言以其简洁优雅的语法、丰富的科学计算生态和活跃的开源社区，为心理学研究者提供了从实验设计到数据分析的全链条解决方案。
70万字，450页，全彩印刷的《Python心理学应用》是首部专为心理学研究人员、学生及实践工作者编写的系统性Python应用中文教程。
本书立足于心理学研究的实际场景，系统梳理Python在心理学领域的核心应用场景。不同于常规编程教材，本书始终以“问题驱动”为主线：每章内容紧紧围绕心理学研究的实际问题，继而解析Python工具的实现路径，最终以示例代码回归到切实的解决方法。这种螺旋式前进的内容设计，旨在帮助读者建立“技术工具服务于科学问题”的底层思维，避免陷入为编程而编程的误区。
本书涵盖Python的基础知识，深入介绍如何在心理学实验、数据分析和可视化中发挥其优势，特别是PsychoPy在实验设计中的应用和MNE-Python
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| 內容簡介： |
本书采用“基础—核心—应用”的渐进式结构分为八章：
基础部分的第一、二章系统讲解Python的起源、发展及其在心理学领域的应用情况。详细介绍Python解释器、不同集成开发环境的安装配置及特点。同时，深入介绍Python变量定义与赋值、数据类型、控制流与循环、函数与模块、文件与数据处理等核心概念和用法，为后续Python编程奠定坚实基础。
核心部分的第三至五章系统讲解 Python 数据处理和分析的核心工具库，涵盖 NumPy的高性能数组运算、Pandas的数据处理与分析、Matplotlib的专业级可视化绘制，以及SciPy的统计分析功能。通过常用的实际案例，帮助读者掌握从数据读取、清洗、统计分析到结果可视化的完整工作流程，特别强调统计方法的适用条件和实践要点，为心理学研究提供一套完整的、可复用的数据分析解决方案。
应用部分的第六章深入讲解基于 Python 的开源实验工具 PsychoPy，介绍从基础实验设计到高级程序控制的全流程开发方法。第七章重点介绍专业神经信号处理工具MNE-Python，系统讲解从原始数据预处理到多模态分析的完整技术流程。第八章介绍基于标签数据的学习方法，如线性回归、支持向量机等，强调其在心理学行为预测、分类诊断等方面的应用与评估策略。
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| 關於作者： |
魏楚光
博士，中国科学院心理研究所所级公共技术中心高级实验师。长期在认知与行为研究平台提供技术支持，专注于认知心理学实验方法及生理与行为数据的采集、处理和分析。熟练掌握Python编程及相关科学计算和可视化工具（Numpy、Pandas、Matplotlib、MNE-Python），能够高效批量处理复杂认知与行为数据，并精通使用PsychoPy Builder & Coder进行心理学刺激材料的设计、编辑与呈现。
已获批发明专利和软件著作权4项，荣获“中国科学院技术能手类技术支撑人才”及“院所两级公共技术中心优秀个人”等多项荣誉，具有深厚的实验方法与数据分析专业背景，在科研技术支持和方法开发方面经验丰富，牵头和组织本书的撰写，致力于为心理学实验设计、数据采集、统计分析和结果可视化提供完整的、一站式解决方案，为心理学研究者和学生提供实践指导，分享工具应用经验。
王利刚
博士，中国科学院心理研究所副研究员，硕士生导师。长期从事儿童青少年心理发展与行为研究，研究领域包括青少年网络成瘾与网络生活方式、自我控制的脑机制、儿童青少年心理发展评估技术，以及心理辅导与家庭教育。王利刚同时在心理学社会服务领域担任多项职务：现任中国心理学会心理学普及工作委员会主任、中国心理学会心理服务标准化工作委员会委员、北京心理卫生协会理事，以及全国服务标准化技术委员会心理咨询服务分技术委员会副秘书长。擅长将Python编程应用于心理学实验设计与数据分析，为编写本书做了重要贡献。
冯臣
博士，中国科学院心理研究所助理研究员。长期从事语言认知神经科学研究，主要探索汉语语言产生的认知神经机制及其发展机制。其研究结合行为实验、脑电（EEG）技术及计算建模方法，深入分析语言加工过程中的脑功能动态与认知规律。熟练掌握Python编程及MNE-Python等工具，能够对EEG/MEG数据进行高效分析与可视化，支持复杂实验设计的数据处理与结果呈现。研究成果发表于Cognition、Journal of Cognitive Neuroscience、Cerebral Cortex等国际学术期刊。
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| 目錄：
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第一章 绪 论…………………………………………………………………1
第一节 Python起源及发展………………………………………………………………1
第二节 Python在心理学研究中的作用…………………………………………………6
第二章 Python语言基础 …………………………………………………11
第一节 Python解释器 …………………………………………………………………12
第二节 集成开发环境 …………………………………………………………………17
第三节 变 量 …………………………………………………………………………29
第四节 数据类型 ………………………………………………………………………31
第五节 控制流和循环 …………………………………………………………………68
第六节 函数和模块 ……………………………………………………………………76
第七节 处理文件和数据 ………………………………………………………………88
第三章 NumPy核心功能解析 ……………………………………………92
第一节 NumPy概述 ……………………………………………………………………92
第二节 基础数组操作 …………………………………………………………………93
第三节 数组运算与广播机制 …………………………………………………………102
第四节 随机数与统计 …………………………………………………………………105
第五节 与Matplotlib结合 ……………………………………………………………108
第四章 Pandas数据处理与分析…………………………………………116
第一节 Pandas概述 …………………………………………………………………116
第二节 数据结构 ………………………………………………………………………118
第三节 数据读取与写入 ………………………………………………………………122
第四节 数据选择与索引操作 …………………………………………………………124
第五节 数据统计与汇总 ………………………………………………………………127
第六节 数据合并与连接 ………………………………………………………………133
第七节 数据清洗与预处理 ……………………………………………………………135
第八节 时间序列数据处理 ……………………………………………………………139
第九节 数据可视化与绘图 ……………………………………………………………142
第五章 SciPy概率分布与统计分析实践 ………………………………146
第一节 概率分布 ………………………………………………………………………147
第二节 统计描述 ………………………………………………………………………154
第三节 统计检验 ………………………………………………………………………158
第四节 相关分析 ………………………………………………………………………172
第五节 回归分析 ………………………………………………………………………177
第六章 使用PsychoPy设计与开发实验程序 …………………………182
第一节 PsychoPy简介及安装 ………………………………………………………183
第二节 PsychoPy启动及界面 ………………………………………………………187
第三节 重要属性设置 …………………………………………………………………190
第四节 编辑刺激程序 …………………………………………………………………202
第五节 记录行为反应数据 ……………………………………………………………234
第六节 代码组件与常见实验范式 ……………………………………………………243
第七节 配置在线实验 …………………………………………………………………254
第八节 实验数据记录与管理 …………………………………………………………257
第七章 MNE-Python处理脑电/脑磁数据 ……………………………272
第一节 MNE-Python概述与安装 …………………………………………………273
第二节 加载与查看原始脑电数据 ……………………………………………………279
第三节 数据预处理 ……………………………………………………………………297
第四节 分段数据的读取和查看 ………………………………………………………316
第五节 事件相关电位信号特征分析 …………………………………………………321
第六节 频率信号特征分析 ……………………………………………………………331
第七节 时频信号特征分析 ……………………………………………………………335
第八节 基本统计分析 …………………………………………………………………337
第八章 机器学习与心理行为数据挖掘 …………………………………353
第一节 有监督的机器学习 ……………………………………………………………354
第二节 无监督的机器学习 ……………………………………………………………381
第三节 深度学习算法之多层感知机 …………………………………………………401
参考文献 ……………………………………………………………………437
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