Python語言程序設計與醫學實踐(北京市一流專業建設配套教材)

作者：編者:郭鳳英//王若佳//張未未|責編:袁勤勇
出版社：清華大學
ISBN：9787302634706

出版日期：2023/07/01
裝幀：平裝
頁數：312

人民幣：RMB 68 元售價：元

內容大鋼

    本書在全面介紹Python語言中基本數據類型、組合數據類型、程序控制結構、函數及模塊化編程、文件與數據處理、文本分詞與詞雲可視化、繪圖及數據可視化等知識的基礎上，著重介紹基於Python語言的編程方法和第三方庫工具解決醫學實踐中的問題，並通過對多個綜合案例進行案例描述、問題分析、編程實現、代碼解析、展現解決問題的實現過程和基本原理。
    全書共分3部分：第1部分（第1?5章）為語言篇，著重介紹Python語言的基本語法，包括Python語言的數據類型和語法元素；第2部分（第6?8章）為數據處理篇，著重介紹Python語言在文件讀寫、結構化數據處理、非結構化文本分詞和數據可視化上的應用；第3部分（第9章和第10章）為應用篇，基於Python語言的綜合應用實例，介紹Python語言在醫學上的應用，以及其他應用方向的第三方庫。全書提供了大量醫學應用實例，第1?8章后均附有習題。
    本書適合作為高等院校的醫藥、大數據、人工智慧、電腦、軟體工程、信息工程、公共衛生管理等專業高年級本科生、研究生的教材，同時可供對Python編程開發、數據分析感興趣的開發人員、廣大科技工作者和研究人員參考。

作者介紹

編者:郭鳳英//王若佳//張未未|責編:袁勤勇

第1章  Python語言概述
  1.1  Python語言發展概述
    1.1.1  Python語言的誕生和發展
    1.1.2  Python語言的特點
  1.2  Python語言開發環境
    1.2.1  Python IDLE的下載和安裝
    1.2.2  Python IDLE的使用
    1.2.3  Anaconda集成開發環境簡介
    1.2.4  Python其他開發環境簡介
  1.3  程序設計基本方法
    1.3.1  結構化程序設計
    1.3.2  面向對象的程序設計
  1.4  中藥計量轉換案例語法元素解析
    1.4.1  案例描述
    1.4.2  問題分析
    1.4.3  編程實現
    1.4.4  語法元素解析
  1.5  Python庫
    1.5.1  Python庫引用方法
    1.5.2  Turtle庫簡介
    1.5.3  Turtle庫常用函數
  1.6  太極五行圖案例語法元素解析
    1.6.1  案例描述
    1.6.2  問題分析
    1.6.3  編程實現
    1.6.4  語法元素解析
  1.7  本章小結
  1.8  本章習題
第2章  簡單數據類型
  2.1  數字類型
    2.1.1  整數
    2.1.2  浮點數
    2.1.3  複數
  2.2  布爾類型
  2.3  運算符與基本函數
    2.3.1  算術運算符
    2.3.2  賦值運算符
    2.3.3  比較運算符
    2.3.4  邏輯運算符
    2.3.5  數值運算函數
    2.3.6  數值類型轉換函數
  2.4  數學運算庫
    2.4.1  math庫簡介
    2.4.2  math庫常用函數
    2.4.3  math庫應用
  2.5  醫學實踐案例解析
    2.5.1  案例1：每天減肥一點點
    2.5.2  案例2：圓形分佈法的實現
  2.6  課堂實踐探索
    2.6.1  探索1：堅持多少天才開始有減肥效果

    2.6.2  探索2：堅持多少天才能減肥10斤
  2.7  本章小結
  2.8  本章習題
第3章  組合數據類型
  3.1  組合數據類型概述
    3.1.1  序列類型
    3.1.2  集合類型
    3.1.3  映射類型
  3.2  字元串
    3.2.1  字元串的創建
    3.2.2  轉義字元
    3.2.3  字元串內建函數
    3.2.4  字元串格式化
  3.3  列表和元組
    3.3.1  列表的創建
    3.3.2  列表操作符
    3.3.3  列表內建函數
    3.3.4  元組的創建和使用
  3.4  集合
    3.4.1  集合的創建
    3.4.2  集合運算
    3.4.3  集合內建函數
  3.5  字典
    3.5.1  字典的創建
    3.5.2  字典操作符
    3.5.3  字典內建函數
  3.6  正則表達式庫
    3.6.1  正則表達式的概念
    3.6.2  正則表達式的字元
    3.6.3  re庫常用函數
    3.6.4  re庫常用對象
  3.7  醫學實踐案例解析
    3.7.1  案例1：古代方劑信息提取
    3.7.2  案例2：處方用藥規律分析
  3.8  課堂實踐探索
    3.8.1  探索問題1：如何提取劑量信息
    3.8.2  探索問題2：如何將用藥信息按用藥頻次排序輸出
  3.9  本章小結
  3.10  本章習題
第4章  程序控制結構
  4.1  程序的基本結構
    4.1.1  程序流程圖
    4.1.2  程序的基本控制結構
  4.2  分支結構
    4.2.1  單分支結構
    4.2.2  二分支結構
    4.2.3  多分支結構
    4.2.4  空語句
  4.3  循環結構
    4.3.1  for循環

    4.3.2  while循環
    4.3.3  循環嵌套
    4.3.4  跳轉語句
    4.3.5  循環擴展
  4.4  錯誤與異常處理
    4.4.1  錯誤與異常
    4.4.2  異常處理try…except
    4.4.3  異常處理try…finally
  4.5  隨機數生成庫
    4.5.1  random庫簡介
    4.5.2  random庫常用函數
    4.5.3  random庫應用
  4.6  醫學實踐案例解析
    4.6.1  案例1：經脈背誦小助手
    4.6.2  案例2：方劑背誦小助手
  4.7  課堂實踐探索
    4.7.1  探索1：如何實現自動計分功能
    4.7.2  探索2：如何實現錯題本功能
  4.8  本章小結
  4.9  本章習題
第5章  函數與模塊化
  5.1  模塊和包
  5.2  函數
    5.2.1  函數的定義和調用
    5.2.2  函數的參數
    5.2.3  全局變數與局部變數
    5.2.4  匿名函數
  5.3  遞歸函數
    5.3.1  遞歸函數的定義
    5.3.2  遞歸函數的應用
  5.4  程序打包庫
    5.4.1  PyInstaller庫簡介
    5.4.2  PyInstaller庫常用函數
    5.4.3  PyInstaller庫應用
  5.5  醫學實踐案例解析
  5.6  課堂實踐探索
    5.6.1  探索1：如何將中醫體質辨識小助手打包為可執行程序
    5.6.2  探索2：如何使中醫體質辨識小助手程序容錯性更強
  5.7  本章小結
  5.8  本章習題
第6章  文件與數據處理
  6.1  文件的類型
    6.1.1  一維數據文件
    6.1.2  二維數據文件
    6.1.3  高維數據文件
  6.2  文件的基本操作
    6.2.1  文件打開
    6.2.2  文件讀取
    6.2.3  文件寫入
    6.2.4  文件關閉

  6.3  高維文件處理
    6.3.1  json庫簡介
    6.3.2  json庫常用函數
  6.4  文件與數據處理庫
    6.4.1  os庫
    6.4.2  pandas庫
    6.4.3  xlwings庫
  6.5  醫學實踐案例解析
    6.5.1  案例1：各國健康指標數據查詢
    6.5.2  案例2：心理學圖書數據處理
  6.6  課堂實踐探索
    6.6.1  探索1：如何進行價格數據統計
    6.6.2  探索2：如何對多類圖書進行批量數據處理
  6.7  本章小結
  6.8  本章習題
第7章  中文分詞與詞雲可視化
  7.1  中文分詞技術
    7.1.1  基於詞典的分詞
    7.1.2  基於統計的分詞
  7.2  中文分詞工具
    7.2.1  jieba庫簡介
    7.2.2  jieba庫的分詞模式
    7.2.3  jieba庫常用函數
  7.3  詞雲庫
    7.3.1  wordcloud庫簡介
    7.3.2  wordcloud庫常用函數
  7.4  醫學實踐案例解析
    7.4.1  案例1：方劑學文本分詞與可視化
    7.4.2  案例2：《糖尿病科普100問》文本關鍵詞提取
  7.5  課堂實踐探索
    7.5.1  探索1：如何實現詞雲圖個性化顯示
    7.5.2  探索2：如何使關鍵詞抽取結果更符合專業領域
  7.6  本章小結
  7.7  本章習題
第8章  繪圖與數據可視化
  8.1  數據可視化概述
    8.1.1  數據可視化的概念
    8.1.2  數據可視化的步驟
  8.2  圖表的基本類型
    8.2.1  類別比較
    8.2.2  數據關係
    8.2.3  時間序列
    8.2.4  局部整體
    8.2.5  數值分佈
    8.2.6  地理空間
  8.3  數據可視化庫
    8.3.1  Matplotlib庫簡介
    8.3.2  Matplotlib庫常用函數
    8.3.3  pyecharts庫簡介
    8.3.4  pyecharts庫常用函數

  8.4  醫學實踐案例解析
    8.4.1  案例1：基於Matplotlib的醫院藥品銷售數據可視化
    8.4.2  案例2：基於pyecharts的醫院藥品銷售數據可視化
  8.5  課堂實踐探索
    8.5.1  探索1：如何統計銷售量TOP10藥品
    8.5.2  探索2：如何計算各月的銷售金額總和
  8.6  本章小結
  8.7  本章習題
第9章  醫學綜合實踐案例
  9.1  案例1：中藥飲片背誦小助手
    9.1.1  案例描述
    9.1.2  問題分析
    9.1.3  編程實現
  9.2  案例2：中醫辨證小助手
    9.2.1  案例描述
    9.2.2  問題分析
    9.2.3  編程實現
  9.3  案例3：在線藥店管理小助手
    9.3.1  案例描述
    9.3.2  問題分析
    9.3.3  編程實現
  9.4  案例4：糖尿病致病因素分析與可視化
    9.4.1  案例描述
    9.4.2  問題分析
    9.4.3  編程實現
  9.5  案例5：冠心病發病情況與可視化分析
    9.5.1  案例描述
    9.5.2  問題分析
    9.5.3  編程實現
  9.6  案例6：古方劑數據分析與可視化
    9.6.1  案例描述
    9.6.2  問題分析
    9.6.3  編程實現
第10章  Python高級應用
  10.1  網路爬蟲
    10.1.1  網路爬蟲的概念
    10.1.2  網路爬蟲的應用現狀
    10.1.3  關於網路爬蟲的Python第三方庫
  10.2  數據管理
    10.2.1  數據管理的概念
    10.2.2  數據管理的應用現狀
    10.2.3  關於數據管理的Python第三方庫
  10.3  科學計算
    10.3.1  科學計算的概念
    10.3.2  科學計算的應用現狀
    10.3.3  關於科學計算的Python第三方庫
  10.4  數據處理
    10.4.1  數據處理的概念
    10.4.2  數據處理的應用現狀
    10.4.3  關於數據處理的Python第三方庫

  10.5  數據統計
    10.5.1  數據統計的概念
    10.5.2  數據統計的應用現狀
    10.5.3  關於數據統計的Python第三方庫
  10.6  圖像處理
    10.6.1  圖像處理的概念
    10.6.2  圖像處理的應用現狀
    10.6.3  關於圖像處理的Python第三方庫
  10.7  Web開發
    10.7.1  Web開發的概念
    10.7.2  Web開發的應用現狀
    10.7.3  關於Web開發的Python第三方庫
  10.8  GUI開發
    10.8.1  GUI的概念
    10.8.2  GUI開發的應用現狀
    10.8.3  關於GUI開發的Python第三方庫
  10.9  機器學習
    10.9.1  機器學習的概念
    10.9.2  機器學習的應用現狀
    10.9.3  關於機器學習的Python第三方庫
  10.10  深度學習
    10.10.1  深度學習的概念
    10.10.2  深度學習的應用現狀
    10.10.3  關於深度學習的Python第三方庫
  10.11  知識圖譜
    10.11.1  知識圖譜的概念
    10.11.2  知識圖譜的應用現狀
    10.11.3  關於知識圖譜的Python第三方庫
  10.12  智能問答
    10.12.1  智能問答的概念
    10.12.2  智能問答的應用現狀
    10.12.3  關於智能問答的Python第三方庫
附錄  中醫體質分類與判定量表
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