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内容大纲
本书在全面介绍Python语言中基本数据类型、组合数据类型、程序控制结构、函数及模块化编程、文件与数据处理、文本分词与词云可视化、绘图及数据可视化等知识的基础上，着重介绍基于Python语言的编程方法和第三方库工具解决医学实践中的问题，并通过对多个综合案例进行案例描述、问题分析、编程实现、代码解析、展现解决问题的实现过程和基本原理。
全书共分3部分：第1部分（第1～5章）为语言篇，着重介绍Python语言的基本语法，包括Python语言的数据类型和语法元素；第2部分（第6～8章）为数据处理篇，着重介绍Python语言在文件读写、结构化数据处理、非结构化文本分词和数据可视化上的应用；第3部分（第9章和第10章）为应用篇，基于Python语言的综合应用实例，介绍Python语言在医学上的应用，以及其他应用方向的第三方库。全书提供了大量医学应用实例，第1～8章后均附有习题。
本书适合作为高等院校的医药、大数据、人工智能、计算机、软件工程、信息工程、公共卫生管理等专业高年级本科生、研究生的教材，同时可供对Python编程开发、数据分析感兴趣的开发人员、广大科技工作者和研究人员参考。 -
作者介绍
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目录
第1章 Python语言概述
1.1 Python语言发展概述
1.1.1 Python语言的诞生和发展
1.1.2 Python语言的特点
1.2 Python语言开发环境
1.2.1 Python IDLE的下载和安装
1.2.2 Python IDLE的使用
1.2.3 Anaconda集成开发环境简介
1.2.4 Python其他开发环境简介
1.3 程序设计基本方法
1.3.1 结构化程序设计
1.3.2 面向对象的程序设计
1.4 中药计量转换案例语法元素解析
1.4.1 案例描述
1.4.2 问题分析
1.4.3 编程实现
1.4.4 语法元素解析
1.5 Python库
1.5.1 Python库引用方法
1.5.2 Turtle库简介
1.5.3 Turtle库常用函数
1.6 太极五行图案例语法元素解析
1.6.1 案例描述
1.6.2 问题分析
1.6.3 编程实现
1.6.4 语法元素解析
1.7 本章小结
1.8 本章习题
第2章 简单数据类型
2.1 数字类型
2.1.1 整数
2.1.2 浮点数
2.1.3 复数
2.2 布尔类型
2.3 运算符与基本函数
2.3.1 算术运算符
2.3.2 赋值运算符
2.3.3 比较运算符
2.3.4 逻辑运算符
2.3.5 数值运算函数
2.3.6 数值类型转换函数
2.4 数学运算库
2.4.1 math库简介
2.4.2 math库常用函数
2.4.3 math库应用
2.5 医学实践案例解析
2.5.1 案例1：每天减肥一点点
2.5.2 案例2：圆形分布法的实现
2.6 课堂实践探索
2.6.1 探索1：坚持多少天才开始有减肥效果
2.6.2 探索2：坚持多少天才能减肥10斤
2.7 本章小结
2.8 本章习题
第3章 组合数据类型
3.1 组合数据类型概述
3.1.1 序列类型
3.1.2 集合类型
3.1.3 映射类型
3.2 字符串
3.2.1 字符串的创建
3.2.2 转义字符
3.2.3 字符串内建函数
3.2.4 字符串格式化
3.3 列表和元组
3.3.1 列表的创建
3.3.2 列表操作符
3.3.3 列表内建函数
3.3.4 元组的创建和使用
3.4 集合
3.4.1 集合的创建
3.4.2 集合运算
3.4.3 集合内建函数
3.5 字典
3.5.1 字典的创建
3.5.2 字典操作符
3.5.3 字典内建函数
3.6 正则表达式库
3.6.1 正则表达式的概念
3.6.2 正则表达式的字符
3.6.3 re库常用函数
3.6.4 re库常用对象
3.7 医学实践案例解析
3.7.1 案例1：古代方剂信息提取
3.7.2 案例2：处方用药规律分析
3.8 课堂实践探索
3.8.1 探索问题1：如何提取剂量信息
3.8.2 探索问题2：如何将用药信息按用药频次排序输出
3.9 本章小结
3.10 本章习题
第4章 程序控制结构
4.1 程序的基本结构
4.1.1 程序流程图
4.1.2 程序的基本控制结构
4.2 分支结构
4.2.1 单分支结构
4.2.2 二分支结构
4.2.3 多分支结构
4.2.4 空语句
4.3 循环结构
4.3.1 for循环
4.3.2 while循环
4.3.3 循环嵌套
4.3.4 跳转语句
4.3.5 循环扩展
4.4 错误与异常处理
4.4.1 错误与异常
4.4.2 异常处理try…except
4.4.3 异常处理try…finally
4.5 随机数生成库
4.5.1 random库简介
4.5.2 random库常用函数
4.5.3 random库应用
4.6 医学实践案例解析
4.6.1 案例1：经脉背诵小助手
4.6.2 案例2：方剂背诵小助手
4.7 课堂实践探索
4.7.1 探索1：如何实现自动计分功能
4.7.2 探索2：如何实现错题本功能
4.8 本章小结
4.9 本章习题
第5章 函数与模块化
5.1 模块和包
5.2 函数
5.2.1 函数的定义和调用
5.2.2 函数的参数
5.2.3 全局变量与局部变量
5.2.4 匿名函数
5.3 递归函数
5.3.1 递归函数的定义
5.3.2 递归函数的应用
5.4 程序打包库
5.4.1 PyInstaller库简介
5.4.2 PyInstaller库常用函数
5.4.3 PyInstaller库应用
5.5 医学实践案例解析
5.6 课堂实践探索
5.6.1 探索1：如何将中医体质辨识小助手打包为可执行程序
5.6.2 探索2：如何使中医体质辨识小助手程序容错性更强
5.7 本章小结
5.8 本章习题
第6章 文件与数据处理
6.1 文件的类型
6.1.1 一维数据文件
6.1.2 二维数据文件
6.1.3 高维数据文件
6.2 文件的基本操作
6.2.1 文件打开
6.2.2 文件读取
6.2.3 文件写入
6.2.4 文件关闭
6.3 高维文件处理
6.3.1 json库简介
6.3.2 json库常用函数
6.4 文件与数据处理库
6.4.1 os库
6.4.2 pandas库
6.4.3 xlwings库
6.5 医学实践案例解析
6.5.1 案例1：各国健康指标数据查询
6.5.2 案例2：心理学图书数据处理
6.6 课堂实践探索
6.6.1 探索1：如何进行价格数据统计
6.6.2 探索2：如何对多类图书进行批量数据处理
6.7 本章小结
6.8 本章习题
第7章 中文分词与词云可视化
7.1 中文分词技术
7.1.1 基于词典的分词
7.1.2 基于统计的分词
7.2 中文分词工具
7.2.1 jieba库简介
7.2.2 jieba库的分词模式
7.2.3 jieba库常用函数
7.3 词云库
7.3.1 wordcloud库简介
7.3.2 wordcloud库常用函数
7.4 医学实践案例解析
7.4.1 案例1：方剂学文本分词与可视化
7.4.2 案例2：《糖尿病科普100问》文本关键词提取
7.5 课堂实践探索
7.5.1 探索1：如何实现词云图个性化显示
7.5.2 探索2：如何使关键词抽取结果更符合专业领域
7.6 本章小结
7.7 本章习题
第8章 绘图与数据可视化
8.1 数据可视化概述
8.1.1 数据可视化的概念
8.1.2 数据可视化的步骤
8.2 图表的基本类型
8.2.1 类别比较
8.2.2 数据关系
8.2.3 时间序列
8.2.4 局部整体
8.2.5 数值分布
8.2.6 地理空间
8.3 数据可视化库
8.3.1 Matplotlib库简介
8.3.2 Matplotlib库常用函数
8.3.3 pyecharts库简介
8.3.4 pyecharts库常用函数
8.4 医学实践案例解析
8.4.1 案例1：基于Matplotlib的医院药品销售数据可视化
8.4.2 案例2：基于pyecharts的医院药品销售数据可视化
8.5 课堂实践探索
8.5.1 探索1：如何统计销售量TOP10药品
8.5.2 探索2：如何计算各月的销售金额总和
8.6 本章小结
8.7 本章习题
第9章 医学综合实践案例
9.1 案例1：中药饮片背诵小助手
9.1.1 案例描述
9.1.2 问题分析
9.1.3 编程实现
9.2 案例2：中医辨证小助手
9.2.1 案例描述
9.2.2 问题分析
9.2.3 编程实现
9.3 案例3：在线药店管理小助手
9.3.1 案例描述
9.3.2 问题分析
9.3.3 编程实现
9.4 案例4：糖尿病致病因素分析与可视化
9.4.1 案例描述
9.4.2 问题分析
9.4.3 编程实现
9.5 案例5：冠心病发病情况与可视化分析
9.5.1 案例描述
9.5.2 问题分析
9.5.3 编程实现
9.6 案例6：古方剂数据分析与可视化
9.6.1 案例描述
9.6.2 问题分析
9.6.3 编程实现
第10章 Python高级应用
10.1 网络爬虫
10.1.1 网络爬虫的概念
10.1.2 网络爬虫的应用现状
10.1.3 关于网络爬虫的Python第三方库
10.2 数据管理
10.2.1 数据管理的概念
10.2.2 数据管理的应用现状
10.2.3 关于数据管理的Python第三方库
10.3 科学计算
10.3.1 科学计算的概念
10.3.2 科学计算的应用现状
10.3.3 关于科学计算的Python第三方库
10.4 数据处理
10.4.1 数据处理的概念
10.4.2 数据处理的应用现状
10.4.3 关于数据处理的Python第三方库
10.5 数据统计
10.5.1 数据统计的概念
10.5.2 数据统计的应用现状
10.5.3 关于数据统计的Python第三方库
10.6 图像处理
10.6.1 图像处理的概念
10.6.2 图像处理的应用现状
10.6.3 关于图像处理的Python第三方库
10.7 Web开发
10.7.1 Web开发的概念
10.7.2 Web开发的应用现状
10.7.3 关于Web开发的Python第三方库
10.8 GUI开发
10.8.1 GUI的概念
10.8.2 GUI开发的应用现状
10.8.3 关于GUI开发的Python第三方库
10.9 机器学习
10.9.1 机器学习的概念
10.9.2 机器学习的应用现状
10.9.3 关于机器学习的Python第三方库
10.10 深度学习
10.10.1 深度学习的概念
10.10.2 深度学习的应用现状
10.10.3 关于深度学习的Python第三方库
10.11 知识图谱
10.11.1 知识图谱的概念
10.11.2 知识图谱的应用现状
10.11.3 关于知识图谱的Python第三方库
10.12 智能问答
10.12.1 智能问答的概念
10.12.2 智能问答的应用现状
10.12.3 关于智能问答的Python第三方库
附录 中医体质分类与判定量表
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