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PYthon 程序设计
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PYthon 程序设计

作者：赵鸿萍
出版社：清华大学出版社出版时间：2022-11-01
开本： 16开 页数： 336
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PYthon 程序设计 版权信息

  • ISBN：9787302618584
  • 条形码：9787302618584 ; 978-7-302-61858-4
  • 装帧：一般胶版纸
  • 册数：暂无
  • 重量：暂无
  • 所属分类：
    计算机/网络
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    计算机教材

PYthon 程序设计 本书特色

1、从零开始引领读者逐步进入“AI 医药”前沿，为后续开展智慧医药研究奠定基础。 2、行文力求言简意赅，内容由浅入深、循序渐进，零基础读者也可轻松阅读。 3、面向医药数据处理领域的相关人员，包括医药数据采集、清理、统计分析、AI建模分析、数据可视化等众多案例。 4、提供配套实验指导书、PPT课件、所有案例及习题的源程序等教学资源. 5、本书特别适合作为医药院校本科生和研究生学习Python程序设计的教材和参考书，也可用于其他综合性大学程序设计语言通识课的教学，还可以作为医药行业人员学习与应用Python的参考书籍。 6、本书涵盖了全国、江苏省计算机等级考试的主要知识点，可以作为等级考试的参考书籍使用。

PYthon 程序设计 内容简介

本书以医药数据处理为情境，依托大量医药数据处理的案例，向读者介绍Python程序设计的方法和语法，以及利用Python解决医药领域一些实际问题的相关知识。本书共分3篇，依次为Python入门篇、Python进阶篇和Python实战医药数据处理专题篇。其中，前两篇全面介绍Python程序设计的方法和语法，以及医药数据采集、清洗、统计分析和绘图展示的基本知识，可以有效支撑读者通过计算机二级考试；第3篇从引领学生开展智慧医药研究的角度，阐释7个智慧医药研发的典型案例，为学生开展智慧医药研究奠定基础。7个案例分别为采集PubChem网站药物结构数据；计算屠呦呦2个诺贝尔奖药物的相似度；利用聚类热图分析肺癌基因表达数据；利用高斯过程回归、随机森林和神经网络算法预测化合物的水溶性；基于随机森林算法识别潜在心脏病患者；基于卷积神经网络识别黑色素瘤；基于自然语言处理技术的电子病历实体识别。 本书可作为医药院校本科生和研究生学习Python程序设计的教材，也可作为其他综合性大学的程序设计语言通识课的教材。

PYthon 程序设计 目录

第1篇Python入门篇

第1章初识Python3

本章学习目标3

1.1Python概述3

1.1.1程序设计语言3

1.1.2Python简介5

1.2Python集成开发环境10

1.2.1Python集成开发环境简介10

1.2.2Python解释器的下载与安装10

1.2.3Python程序的两种运行方式13

1.3本章小结20


第2章初识Python程序21

本章学习目标21

2.1案例1: 计算两个化合物的相似度21

2.1.1化合物相似度介绍21

2.1.2计算两个化合物相似度的算法22

2.1.3计算两个化合物相似度的程序22

2.2案例2: 绘制苯环23

2.2.1苯环简介及绘制方法23

2.2.2绘制苯环的算法24

2.2.3绘制苯环的程序25

2.3Python基本语法28

2.3.1语法元素28

2.3.2语句34

2.3.3标识符的命名规则42

2.4Python程序的书写规范42

2.5程序设计方法概述43

2.5.1面向对象程序设计43

2.5.2面向过程程序设计44

2.6输入/输出常用的3个函数45

2.6.1input()函数45

2.6.2eval()函数46

2.6.3print()函数47

2.7标准库1: turtle库的使用方法49

2.7.1标准库的引入方法49

2.7.2turtle库简介50

2.7.3turtle库解析50

2.7.4turtle应用实例56

2.8本章小结62

Python程序设计——以医药数据处理为例目录第2篇Python进阶篇

第3章基本数据类型65

本章学习目标65

3.1数字类型及其操作65

3.1.1数字类型的概念65

3.1.2数字类型的表示65

3.1.3数字类型的运算操作符67

3.1.4内置的数字类型的函数68

3.1.5标准库2: math库的使用方法70

3.2案例3: 计算基本统计量72

3.2.1基本统计量的计算公式72

3.2.2基本统计量计算程序73

3.3字符串类型及其操作73

3.3.1字符串类型的概念74

3.3.2字符串类型的表示74

3.3.3字符串类型的运算操作符76

3.3.4内置的字符串处理函数78

3.3.5案例4: 查找化合物ID及水溶性值78

3.3.6内置的字符串处理方法79

3.4案例5: 清肺排毒汤处方展示83

3.4.1清肺排毒汤处方展示要求83

3.4.2清肺排毒汤处方展示算法84

3.4.3清肺排毒汤处方展示程序84

3.5案例6: 化合物水溶性数据的格式化输出86

3.5.1水溶性数据格式化输出规范86

3.5.2水溶性数据格式化输出算法86

3.5.3水溶性数据格式化输出程序87

3.6逻辑类型及其操作88

3.6.1逻辑类型的概念88

3.6.2逻辑类型的表示88

3.6.3逻辑类型的运算操作符88

3.6.4返回逻辑类型数据的运算89

3.6.5混合运算操作符的优先顺序90

3.7本章小结91


第4章程序的控制结构92

本章学习目标92

4.1程序结构概述92

4.1.1程序流程图92

4.1.2程序的基本结构93

4.2程序的顺序结构94

4.3程序的分支结构94

4.3.1分支结构简介94

4.3.2单分支结构if语句94

4.3.3二分支结构if…else…语句96

4.3.4多分支结构if…elif…else…语句97

4.3.5分支结构的嵌套100

4.4案例7: 外源化合物毒性分级101

4.4.1外源化合物毒性分级简介101

4.4.2外源化合物毒性分级标准101

4.4.3外源化合物毒性分级程序102

4.5程序的循环结构103

4.5.1循环结构103

4.5.2遍历循环: for语句104

4.5.3条件循环: while语句105

4.5.4break和continue语句106

4.5.5else扩展语句107

4.6标准库3: random库的使用方法108

4.6.1random库108

4.6.2random库解析109

4.7案例8: 蒙特卡罗方法求π的值111

4.7.1蒙特卡罗方法111

4.7.2蒙特卡罗方法求π值的算法111

4.7.3蒙特卡罗方法求π值的程序111

4.8程序的异常处理114

4.8.1异常简介114

4.8.2捕获并处理异常: try…except…结构115

4.8.3try…except…结构的高级用法117

4.9本章小结121


第5章函数122

本章学习目标122

5.1函数概述122

5.1.1函数的基本概念122

5.1.2使用函数编程的目的123

5.2函数的基本操作124

5.2.1函数的定义124

5.2.2函数的返回值126

5.2.3函数的调用127

5.2.4lambda表达式和匿名函数128

5.3函数的参数129

5.3.1参数传递的方式129

5.3.2函数形参的分类131

5.4变量的作用域135

5.4.1作用域基础135

5.4.2全局变量135

5.4.3局部变量137

5.4.4闭包变量138

5.4.5作用域规则138

5.5标准库4: datetime库的使用方法139

5.5.1datetime库简介139

5.5.2datetime库解析140

5.6递归函数142

5.6.1递归函数的概念143

5.6.2斐波那契数列145

5.6.3递归与循环的比较147

5.7Python内置函数148

5.7.169个内置函数148

5.7.2部分常用函数说明149

5.8本章小结151


第6章组合数据类型152

本章学习目标152

6.1组合数据类型概述152

6.1.1组合数据类型的概念152

6.1.2组合数据类型的分类152

6.2序列类型及其操作153

6.2.1序列的概念153

6.2.2序列共有的操作154

6.2.3元组及其个性化的操作157

6.2.4列表及其个性化的操作158

6.3案例9: 药品销售数据清理169

6.3.1药品销售数据清理方法169

6.3.2药品销售数据清理程序169

6.4集合类型及其操作172

6.4.1集合的概念172

6.4.2生成集合173

6.4.3集合的操作174

6.5字典类型及其操作176

6.5.1字典的概念177

6.5.2生成字典177

6.5.3字典的操作178

6.6案例10: 药品销售数据统计分析181

6.6.1药品销售数据统计分析算法181

6.6.2药品销售数据统计分析程序182

6.7第三方库1: jieba库的使用方法183

6.7.1jieba库概述184

6.7.2jieba库解析184

6.8文本词频统计185

6.8.1案例11: 一篇英文药学文献的词频统计185

6.8.2案例12: 一篇中文药学文献的词频统计188

6.9Python之禅190

6.9.1import this190

6.9.2this.py192

6.10本章小结193


第7章文件194

本章学习目标194

7.1文件概述194

7.1.1文件的概念194

7.1.2文件的分类194

7.1.3文件的打开方式195

7.2文件操作195

7.2.1文件的操作步骤195

7.2.2打开、关闭文件195

7.2.3读文件197

7.2.4写文件198

7.2.5文件指针定位199

7.3一、二维数据的文件操作200

7.3.1数据组织的维度与数据结构200

7.3.2一维数据的文件操作201

7.3.3二维数据的文件操作204

7.4案例13: 保存清理后的药品销售数据206

7.4.1药品销售数据格式化及写入文件的方法207

7.4.2保存清理后的药品销售数据的程序207

7.5高维数据的文件操作208

7.5.1高维数据的格式化208

7.5.2标准库5: json库的使用方法208

7.5.3案例14: 将药品销量统计数据写入JSON文件并读出解析209

7.6本章小结211


第8章第三方库212

本章学习目标212

8.1第三方库概述212

8.1.1第三方库简介212

8.1.2常用的第三方库212

8.2第三方库的管理方法214

8.2.1pip简介214

8.2.2安装第三方库214

8.2.3检查、升级、卸载第三方库216

8.3案例15: 打包Python绘制苯环的源程序217

8.3.1第三方库2: pyinstaller库的使用方法218

8.3.2利用pyinstaller库打包绘制苯环的源程序218

8.4案例16: 药品销售数据可视化展示219

8.4.1第三方库3: matplotlib.pyplot库的使用方法220

8.4.2利用pyplot绘制药品日销售趋势折线图221

8.4.3利用pyplot绘制Top20明星药销售数量柱形图223

8.4.4利用pyplot绘制Top20明星药销售数量南丁格尔玫瑰图225

8.5案例17: 绘制药学生核心素养词云图229

8.5.1第三方库4: wordcloud库的使用方法229

8.5.2设计绘制药学生核心素养词云图的算法230

8.5.3编写绘制药学生核心素养词云图的程序231

8.6本章小结232

第3篇Python实战医药数据处理专题篇

第9章药学信息处理235

本章学习目标235

9.1案例18: 采集PubChem网站药物结构数据235

9.1.1药物结构数据235

9.1.2第三方库5: selenium的使用方法236

9.1.3采集PubChem网站药物结构数据的方法239

9.1.4采集PubChem网站药物结构数据的爬虫程序241

9.2案例19: 计算屠呦呦诺贝尔奖药物的相似度244

9.2.1药物相似度244

9.2.2Anaconda平台245

9.2.3第三方库6: rdkit的使用方法246

9.2.4计算屠呦呦2个诺贝尔奖药物的相似度的算法247

9.2.5计算屠呦呦2个诺贝尔奖药物的相似度的程序247

9.3案例20: 利用聚类热图分析肺癌基因表达数据251

9.3.1聚类热图分析基因表达数据251

9.3.2第三方库7: pandas的使用方法252

9.3.3第三方库8: seaborn的使用方法256

9.3.4设计利用聚类热图分析肺癌（腺瘤和腺癌型）基因表达数据的算法258

9.3.5编写利用聚类热图分析肺癌（腺瘤和腺癌型）基因表达数据的程序258

9.4案例21: 利用高斯过程回归、随机森林和神经网络算法预测化合物的水溶性262

9.4.1利用机器学习方法预测化合物性质262

9.4.2第三方库9: numpy的使用方法262

9.4.3第三方库10: sklearn的使用方法265

9.4.4设计利用机器学习方法预测化合物水溶性的算法268

9.4.5编写利用机器学习方法预测化合物水溶性的程序269

9.5本章小结273


第10章医学信息处理274

本章学习目标274

10.1案例22: 基于随机森林算法识别潜在心脏病患者274

10.1.1心率变异信号处理简介274

10.1.2基于随机森林识别潜在心脏病患者算法276

10.1.3基于随机森林识别潜在心脏病患者程序280

10.2案例23: 基于卷积神经网络识别黑色素瘤284

10.2.1神经网络简介284

10.2.2第三方库11: keras的使用方法286

10.2.3卷积神经网络简介289

10.2.4黑色素瘤图像识别算法294

10.2.5黑色素瘤图像识别程序299

10.3案例24: 基于自然语言处理技术的电子病历实体识别303

10.3.1自然语言处理技术简介303

10.3.2使用自然语言处理技术进行文本分类简单示例306

10.3.3中文电子病历命名实体识别算法308

10.3.4中文电子病历命名实体识别程序315

10.4本章小结319


参考文献320


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