• 正版现货新书 智慧医学语言基础实践 9787030744845 贺向前,何慧敏,周丽华
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正版现货新书 智慧医学语言基础实践 9787030744845 贺向前,何慧敏,周丽华

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作者贺向前,何慧敏,周丽华

出版社科学出版社

ISBN9787030744845

出版时间2023-08

装帧平装

开本16开

定价46元

货号29619175

上书时间2024-12-27

黎明书店

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   商品详情   

品相描述:全新
商品描述
导语摘要
全书共分6章,第1章介绍计算机基础,主要包括Windows基本操作、Office办公软件操作和电子邮件操作;第2章介绍智慧医学语言Python基础,主要包括Python开发环境及库的使用、Python语言基础概述及数据类型、Python语言程序流程控制的医学应用、Python语言自定义函数的医学应用;第3章介绍医学数据的获取与分析,主要包括numpy库与pandas库的医学应用、医学数据文件的读取与统计模块、医学数据的描述性分析、医学数据的规范化转换与常见预处理方法;第4章介绍医学数据的可视化,主要包括matplotlib及医学应用、seaborn及医学应用、pyecharts及医学应用;第5章介绍医学图像处理,主要包括医学图像的读取与显示,医学图像几何操作、卷积、滤波,医学图像增强,医学图像分割与形态学处理;第6章介绍人工智能及医学应用,主要包括线性回归分析及医学应用、逻辑回归及医学应用、朴素贝叶斯分类及医学应用、支持向量机及医学应用、聚类分析及医学应用、深度学习及医学应用。本教材通过医学案例由浅入深,注重入门运用与举一反三,强化医学案例驱动的自主学习与实践,重视医学及相关专业学生的学习能力培养,强调医学实践和计算机理论的医工融合。

目录
第1章 计算机基础 1

实验一 计算机基本操作 1

第2章 智慧医学语言Python 基础 5

实验二 Python 开发环境及库的使用 5

实验三 Python 语言基础概述及数据类型 11

实验四 Python 语言程序流程控制的医学应用 21

实验五 Python 语言自定义函数的医学应用 29

第3章 医学数据的获取与分析 34

实验六 numpy 库与pandas 库的医学应用 34

实验七 医学数据文件的读取与数据规范化 42

第4章 医学数据的可视化 48

实验八 matplotlib 折线图可视化医学数据 48

实验九 matplotlib 散点图可视化医学数据 58

实验十 matplotlib 柱形图可视化医学数据 62

实验十一 matplotlib 直方图可视化医学数据 65

实验十二 matplotlib 饼图可视化医学数据 68

实验十三 matplotlib 箱型图可视化医学数据 72

实验十四 seaborn 柱状图可视化医学数据 75

实验十五 seaborn 散点图可视化医学数据 77

实验十六 seaborn 小提琴图可视化医学数据 79

实验十七 seaborn 分布图可视化医学数据 81

实验十八 pyecharts 统计图可视化医学数据 83

第5章 医学图像处理 86

实验十九 医学图像的读取与显示 86

实验二十 医学图像几何操作、卷积、滤波 95

实验二十一 医学图像增强 99

实验二十二 医学图像分割与形态学处理 102

第6章 人工智能及医学应用 105

实验二十三 线性回归分析及医学应用 105

实验二十四 逻辑斯谛回归及医学应用 112

实验二十五 朴素贝叶斯分类及医学应用 122

实验二十六 支持向量机及医学应用 125

实验二十七 聚类分析及医学应用 135

实验二十八 深度学习及医学应用 137

内容摘要
全书共分6章,第1章介绍计算机基础,主要包括Windows基本操作、Office办公软件操作和电子邮件操作;第2章介绍智慧医学语言Python基础,主要包括Python开发环境及库的使用、Python语言基础概述及数据类型、Python语言程序流程控制的医学应用、Python语言自定义函数的医学应用;第3章介绍医学数据的获取与分析,主要包括numpy库与pandas库的医学应用、医学数据文件的读取与统计模块、医学数据的描述性分析、医学数据的规范化转换与常见预处理方法;第4章介绍医学数据的可视化,主要包括matplotlib及医学应用、seaborn及医学应用、pyecharts及医学应用;第5章介绍医学图像处理,主要包括医学图像的读取与显示,医学图像几何操作、卷积、滤波,医学图像增强,医学图像分割与形态学处理;第6章介绍人工智能及医学应用,主要包括线性回归分析及医学应用、逻辑回归及医学应用、朴素贝叶斯分类及医学应用、支持向量机及医学应用、聚类分析及医学应用、深度学习及医学应用。本教材通过医学案例由浅入深,注重入门运用与举一反三,强化医学案例驱动的自主学习与实践,重视医学及相关专业学生的学习能力培养,强调医学实践和计算机理论的医工融合。

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