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商品描述
《Python編程基礎與醫學統計數據分析》是一本適用於大學本科計算機基礎課程的教材。全書共10章，前8章先從認識Python入手，逐步深入介紹Python語法基礎、基本和組合數據類型、控制結構、函數等編程基礎知識，然後講解標準庫、文件操作，以及科學計算與數據分析；後2章聚焦醫學領域，講解科學計算與數據分析知識，並結合實際案例展示醫學數據分析的具體應用。 本書適合計算機相關專業及醫學專業的本科生閱讀，也可供對Python編程和醫學統計數據分析感興趣的自學者參考，能幫助讀者掌握Python編程技能，運用其解決醫學領域的實際問題。
目錄大綱
目 錄
第1章 認識Python 001
1.1 Python簡介 002
1.2 Python的特點 003
1.3 Python的應用領域 004
1.4 Python集成開發環境的搭建 006
本章小結 012
課後習題 012
第2章 Python語法基礎 015
2.1 變量與常量 016
2.1.1 變量 016
2.1.2 常量 017
2.2 保留關鍵字 017
2.3 註釋 019
2.3.1 單行註釋 019
2.3.2 多行註釋 019
2.4 縮進 020
2.5 數據類型 020
2.5.1 簡單數據類型 020
2.5.2 組合數據類型 021
2.6 運算符 023
2.6.1 運算符概述 023
2.6.2 賦值運算符 023
2.7 基本輸入輸出函數 026
2.7.1 input()函數 026
2.7.2 print()函數 027
本章小結 029
課後習題 029
第3章 基本數據類型 031
3.1 數值類型 032
3.1.1 整數類型 032
3.1.2 浮點數類型 033
3.1.3 復數類型 034
3.2 布爾類型 034
3.3 類型轉換函數 035
3.3.1 int()、float()、complex()函數 035
3.3.2 bin()、oct()、hex()函數 036
3.4 Python運算符 036
3.4.1 算術運算符 037
3.4.2 關系運算符 038
3.4.3 邏輯運算符 039
3.4.4 身份運算符 041
3.4.5 位運算符 041
3.4.6 運算符的優先級 042
本章小結 044
課後習題 044
第4章 組合數據類型 047
4.1 字符串 048
4.1.1 字符串類型的表示 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 字符串常用函數 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 列表的創建 061
4.2.2 列表元素的訪問 062
4.2.3 列表元素的增加 063
4.2.4 列表元素的刪除 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 列表常用函數 066
4.3 元組 073
4.3.1 元組的創建 074
4.3.2 元組元素的訪問 074
4.3.3 元組的刪除 075
4.3.4 元組常用函數 075
4.4 集合 077
4.4.1 集合的創建 077
4.4.2 集合元素的增加 077
4.4.3 集合元素的刪除 078
4.4.4 集合運算操作符 079
4.5 字典 080
4.5.1 字典的創建 080
4.5.2 字典元素的訪問 081
4.5.3 字典元素的修改 082
4.5.4 字典數據的刪除 082
4.5.5 字典排序 084
本章小結 087
課後習題 088
第5章 控制結構 093
5.1 程序設計基礎 094
5.1.1 程序流程圖 094
5.1.2 程序的控制結構 095
5.2 順序結構 096
5.3 分支結構 097
5.3.1 單分支結構 097
5.3.2 雙分支結構 097
5.3.3 多分支結構 099
5.3.4 嵌套條件語句 099
5.3.5 條件表達式 100
5.4 循環結構 101
5.4.1 條件循環 101
5.4.2 遍歷循環 102
5.4.3 循環控制語句 103
5.5 異常處理 104
本章小結 106
課後習題 107
第6章 函數 113
6.1 函數的定義與調用 114
6.1.1 函數的定義 114
6.1.2 函數的調用 115
6.1.3 函數的返回值 116
6.2 函數的參數 117
6.2.1 形參與實參 117
6.2.2 參數的傳遞 118
6.2.3 參數類型 119
6.3 函數的嵌套 120
6.4 函數的遞歸 121
6.5 lambda()函數 122
6.6 變量作用域 123
6.6.1 局部變量 123
6.6.2 全局變量和global關鍵字 124
本章小結 124
課後習題 125
第7章 標準庫 131
7.1 math庫 132
7.1.1 導入math庫 132
7.1.2 數學常數 132
7.1.3 數學函數 133
7.2 random庫 136
7.2.1 相關函數 136
7.2.2 實際應用 138
7.3 turtle庫 140
7.3.1 基本概念 140
7.3.2 相關函數 140
7.4 time庫和datetime庫 144
7.4.1 time庫 144
7.4.2 datetime庫 147
本章小結 149
課後習題 150
第8章 文件 153
8.1 文件概述 154
8.1.1 文件分類 154
8.1.2 文件介紹 155
8.2 文件操作 155
8.2.1 打開文件 155
8.2.2 操作文件 156
8.2.3 異常處理 157
8.3 jieba庫 157
8.3.1 jieba庫簡介 157
8.3.2 jieba庫的使用 158
8.3.3 jieba庫案例：醫學文本分析 159
8.4 實操案例 162
8.4.1 醫學生誓詞 162
8.4.2 《勸學詩》 163
8.4.3 《三國演義》片段 164
本章小結 165
課後習題 166
第9章 科學計算與數據分析 169
9.1 NumPy庫 170
9.1.1 創建數組 170
9.1.2 切片和索引 173
9.1.3 NumPy數組操作 174
9.1.4 其他函數 183
9.1.5 綜合案例 186
9.2 Pandas庫 189
9.2.1 系列 190
9.2.2 數據幀 194
9.2.3 數據預處理 204
9.2.4 文件的讀入與保存 207
9.3 Matplotlib庫 212
9.3.1 Matplotlib庫基礎 212
9.3.2 折線圖 213
9.3.3 柱狀圖 215
9.3.4 散點圖 217
9.3.5 直方圖 219
9.3.6 餅圖 221
9.3.7 箱線圖 223
9.3.8 熱力圖 225
9.4 scikit-learn庫 229
9.5 PyTorch庫 230
9.6 實操案例 232
9.6.1 sklearn的波士頓房價預測 232
9.6.2 PyTorch的情感分析 233
本章小結 235
課後習題 236
第10章 醫學數據分析案例 239
10.1 糖尿病預測模型的建立與分析 240
10.1.1 數據集背景與來源 240
10.1.2 數據預處理 241
10.1.3 數據探索與可視化 243
10.1.4 統計分析與模型建立 245
10.1.5 結果解釋與應用 248
10.2 冠心病數據集的分析與預測 249
10.2.1 數據集背景與來源 249
10.2.2 數據預處理 249
10.2.3 數據探索與可視化 252
10.2.4 統計分析與模型建立 256
10.2.5 結果解釋與應用 258
本章小結 258
課後習題 259
