Python語言程式設計與醫學實踐

《Python語言程式設計與醫學實踐》是2023年清華大學出版社出版的圖書，作者是郭鳳英、王若佳、張未未。

基本介紹

• 中文名：Python語言程式設計與醫學實踐
• 作者：郭鳳英、王若佳、張未未
• 出版時間：2023年7月1日
• 出版社：清華大學出版社
• ISBN：9787302634706 
• 定價：68 元

內容簡介

本書在全面介紹Python語言中基本數據類型、組合數據類型、程式控制結構、函式及模組化編程、檔案與數據處理、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語言在檔案讀寫、結構化數據處理、非結構化文本分詞和數據可視化上的套用；第3部分（第9章和第10章）為套用篇，基於Python語言的綜合套用實例，介紹Python語言在醫學上的套用，以及其他套用方向的第三方庫。全書提供了大量醫學套用實例，第1～8章後均附有習題。

圖書目錄

目錄

第1章Python語言概述1

1.1Python語言發展概述1

1.1.1Python語言的誕生和發展1

1.1.2Python語言的特點1

1.2Python語言開發環境2

1.2.1Python IDLE的下載和安裝2

1.2.2Python IDLE的使用4

1.2.3Anaconda集成開發環境簡介5

1.2.4Python其他開發環境簡介10

1.3程式設計基本方法11

1.3.1結構化程式設計11

1.3.2面向對象的程式設計12

1.4中藥計量轉換案例語法元素解析13

1.4.1案例描述13

1.4.2問題分析13

1.4.3編程實現14

1.4.4語法元素解析14

1.5Python庫19

1.5.1Python庫引用方法20

1.5.2Turtle庫簡介20

1.5.3Turtle庫常用函式20

1.6太極五行圖案例語法元素解析22

1.6.1案例描述22

1.6.2問題分析22

1.6.3編程實現23

1.6.4語法元素解析24

1.7本章小結26

1.8本章習題26

第2章簡單數據類型28

2.1數字類型28

2.1.1整數28

2.1.2浮點數29

2.1.3複數31

2.2布爾類型31

2.3運算符與基本函式32

2.3.1算術運算符32

2.3.2賦值運算符35

2.3.3比較運算符36

2.3.4邏輯運算符37

2.3.5數值運算函式38

2.3.6數值類型轉換函式39

2.4數學運算庫40

2.4.1math庫簡介40

2.4.2math庫常用函式40

2.4.3math庫套用42

2.5醫學實踐案例解析44

2.5.1案例1： 每天減肥一點點44

2.5.2案例2： 圓形分布法的實現45

2.6課堂實踐探索47

2.6.1探索1： 堅持多少天才開始有減肥效果47

2.6.2探索2： 堅持多少天才能減肥10斤48

2.7本章小結49

2.8本章習題50

第3章組合數據類型52

3.1組合數據類型概述52

3.1.1序列類型54

3.1.2集合類型55

3.1.3映射類型56

3.2字元串56

3.2.1字元串的創建56

3.2.2轉義字元56

3.2.3字元串內建函式57

3.2.4字元串格式化58

3.3列表和元組60

3.3.1列表的創建60

3.3.2列表操作符60

3.3.3列表內建函式61

3.3.4元組的創建和使用62

3.4集合63

3.4.1集合的創建64

3.4.2集合運算64

3.4.3集合內建函式65

3.5字典66

3.5.1字典的創建66

3.5.2字典操作符67

3.5.3字典內建函式67

3.6正則表達式庫68

3.6.1正則表達式的概念69

3.6.2正則表達式的字元69

3.6.3re庫常用函式72

3.6.4re庫常用對象73

3.7醫學實踐案例解析74

3.7.1案例1： 古代方劑信息提取74

3.7.2案例2： 處方用藥規律分析76

3.8課堂實踐探索78

3.8.1探索問題1： 如何提取劑量信息78

3.8.2探索問題2： 如何將用藥信息按用藥頻次排序輸出79

3.9本章小結80

3.10本章習題80

第4章程式控制結構83

4.1程式的基本結構83

4.1.1程式流程圖83

4.1.2程式的基本控制結構85

4.2分支結構88

4.2.1單分支結構88

4.2.2二分支結構88

4.2.3多分支結構90

4.2.4空語句93

4.3循環結構94

4.3.1for循環94

4.3.2while循環96

4.3.3循環嵌套97

4.3.4跳轉語句99

4.3.5循環擴展101

4.4錯誤與異常處理103

4.4.1錯誤與異常103

4.4.2異常處理try…except105

4.4.3異常處理try…finally106

4.5隨機數生成庫107

4.5.1random庫簡介107

4.5.2random庫常用函式107

4.5.3random庫套用109

4.6醫學實踐案例解析111

4.6.1案例1： 經脈背誦小助手111

4.6.2案例2： 方劑背誦小助手114

4.7課堂實踐探索117

4.7.1探索1： 如何實現自動計分功能117

4.7.2探索2： 如何實現錯題本功能119

4.8本章小結121

4.9本章習題122

第5章函式與模組化125

5.1模組和包125

5.2函式126

5.2.1函式的定義和調用126

5.2.2函式的參數128

5.2.3全局變數與局部變數131

5.2.4匿名函式133

5.3遞歸函式133

5.3.1遞歸函式的定義134

5.3.2遞歸函式的套用135

5.4程式打包庫136

5.4.1PyInstaller庫簡介136

5.4.2PyInstaller庫常用函式137

5.4.3PyInstaller庫套用137

5.5醫學實踐案例解析138

5.6課堂實踐探索143

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式143

5.6.2探索2： 如何使中醫體質辨識小助手程式容錯性更強143

5.7本章小結145

5.8本章習題146

第6章檔案與數據處理149

6.1檔案的類型149

6.1.1一維數據檔案149

6.1.2二維數據檔案150

6.1.3高維數據檔案151

6.2檔案的基本操作152

6.2.1檔案打開152

6.2.2檔案讀取155

6.2.3檔案寫入156

6.2.4檔案關閉159

6.3高維檔案處理159

6.3.1json庫簡介159

6.3.2json庫常用函式160

6.4檔案與數據處理庫162

6.4.1os庫162

6.4.2pandas庫163

6.4.3xlwings庫165

6.5醫學實踐案例解析168

6.5.1案例1： 各國健康指標數據查詢168

6.5.2案例2： 心理學圖書數據處理174

6.6課堂實踐探索177

6.6.1探索1： 如何進行價格數據統計177

6.6.2探索2： 如何對多類圖書進行批量數據處理178

6.7本章小結179

6.8本章習題180

第7章中文分詞與詞雲可視化183

7.1中文分詞技術183

7.1.1基於詞典的分詞183

7.1.2基於統計的分詞185

7.2中文分詞工具186

7.2.1jieba庫簡介186

7.2.2jieba庫的分詞模式186

7.2.3jieba庫常用函式186

7.3詞雲庫189

7.3.1wordcloud庫簡介189

7.3.2wordcloud庫常用函式190

7.4醫學實踐案例解析192

7.4.1案例1： 方劑學文本分詞與可視化192

7.4.2案例2： 《糖尿病科普100問》文本關鍵字提取194

7.5課堂實踐探索196

7.5.1探索1： 如何實現詞雲圖個性化顯示196

7.5.2探索2： 如何使關鍵字抽取結果更符合專業領域197

7.6本章小結198

7.7本章習題198

第8章繪圖與數據可視化201

8.1數據可視化概述201

8.1.1數據可視化的概念201

8.1.2數據可視化的步驟201

8.2圖表的基本類型204

8.2.1類別比較204

8.2.2數據關係206

8.2.3時間序列208

8.2.4局部整體209

8.2.5數值分布209

8.2.6地理空間210

8.3數據可視化庫211

8.3.1Matplotlib庫簡介211

8.3.2Matplotlib庫常用函式211

8.3.3pyecharts庫簡介221

8.3.4pyecharts庫常用函式221

8.4醫學實踐案例解析230

8.4.1案例1： 基於Matplotlib的醫院藥品銷售數據可視化230

8.4.2案例2： 基於pyecharts的醫院藥品銷售數據可視化233

8.5課堂實踐探索236

8.5.1探索1： 如何統計銷售量TOP10藥品236

8.5.2探索2： 如何計算各月的銷售金額總和237

8.6本章小結238

8.7本章習題238

第9章醫學綜合實踐案例241

9.1案例1： 中藥飲片背誦小助手241

9.1.1案例描述241

9.1.2問題分析242

9.1.3編程實現242

9.2案例2： 中醫辨證小助手249

9.2.1案例描述249

9.2.2問題分析251

9.2.3編程實現251

9.3案例3： 線上藥店管理小助手254

9.3.1案例描述254

9.3.2問題分析255

9.3.3編程實現256

9.4案例4： 糖尿病致病因素分析與可視化260

9.4.1案例描述260

9.4.2問題分析261

9.4.3編程實現262

9.5案例5： 冠心病發病情況與可視化分析267

9.5.1案例描述267

9.5.2問題分析268

9.5.3編程實現269

9.6案例6： 古方劑數據分析與可視化274

9.6.1案例描述274

9.6.2問題分析275

9.6.3編程實現276

第10章Python高級套用283

10.1網路爬蟲283

10.1.1網路爬蟲的概念283

10.1.2網路爬蟲的套用現狀283

10.1.3關於網路爬蟲的Python第三方庫284

10.2數據管理285

10.2.1數據管理的概念285

10.2.2數據管理的套用現狀285

10.2.3關於數據管理的Python第三方庫286

10.3科學計算287

10.3.1科學計算的概念287

10.3.2科學計算的套用現狀287

10.3.3關於科學計算的Python第三方庫288

10.4數據處理289

10.4.1數據處理的概念289

10.4.2數據處理的套用現狀289

10.4.3關於數據處理的Python第三方庫290

10.5數據統計292

10.5.1數據統計的概念292

10.5.2數據統計的套用現狀292

10.5.3關於數據統計的Python第三方庫294

10.6圖像處理294

10.6.1圖像處理的概念294

10.6.2圖像處理的套用現狀294

10.6.3關於圖像處理的Python第三方庫295

10.7Web開發296

10.7.1Web開發的概念296

10.7.2Web開發的套用現狀297

10.7.3關於Web開發的Python第三方庫297

10.8GUI開發298

10.8.1GUI的概念298

10.8.2GUI開發的套用現狀298

10.8.3關於GUI開發的Python第三方庫298

10.9機器學習299

10.9.1機器學習的概念299

10.9.2機器學習的套用現狀300

10.9.3關於機器學習的Python第三方庫300

10.10深度學習301

10.10.1深度學習的概念301

10.10.2深度學習的套用現狀301

10.10.3關於深度學習的Python第三方庫302

10.11知識圖譜303

10.11.1知識圖譜的概念303

10.11.2知識圖譜的套用現狀303

10.11.3關於知識圖譜的Python第三方庫305

10.12智慧型問答305

10.12.1智慧型問答的概念305

10.12.2智慧型問答的套用現狀306

10.12.3關於智慧型問答的Python第三方庫307

附錄中醫體質分類與判定量表309

參考文獻313