《Python编程基础与医学统计数据分析》是一本适用于大学本科计算机基础课程的教材。全书共10章，前8章先从认识Python入手，逐步深入介绍Python语法基础、基本和组合数据类型、控制结构、函数等编程基础知识，然后讲解标准库、文件操作，以及科学计算与数据分析；后2章聚焦医学领域，讲解科学计算与数据分析知识，并结合实际案例展示医学数据分析的具体应用。 本书适合计算机相关专业及医学专业的本科生阅读，也可供对Python编程和医学统计数据分析感兴趣的自学者参考，能帮助读者掌握Python编程技能，运用其解决医学领域的实际问题。

罗莹，2016年毕业于中北大学电子与通信工程专业，取得硕士学位，现于新疆第二医学院担任讲师；主要研究方向为计算机应用；主要讲授《C程序设计》《Python程序设计》《数据库原理及应用》等课程。新疆第二医学院坐落于国家重要的石油石化工业基地——新疆克拉玛依市，是一所以医学类为主，理学、管理学等多学科协调发展的自治区人民政府直属全日制普通本科高校。

目 录
第1章 认识Python 001
1.1 Python简介 002
1.2 Python的特点 003
1.3 Python的应用领域 004
1.4 Python集成开发环境的搭建 006
本章小结 012
课后习题 012
第2章 Python语法基础 015
2.1 变量与常量 016
2.1.1 变量 016
2.1.2 常量 017
2.2 保留关键字 017
2.3 注释 019
2.3.1 单行注释 019
2.3.2 多行注释 019
2.4 缩进 020
2.5 数据类型 020
2.5.1 简单数据类型 020
2.5.2 组合数据类型 021
2.6 运算符 023
2.6.1 运算符概述 023
2.6.2 赋值运算符 023
2.7 基本输入输出函数 026
2.7.1 input()函数 026
2.7.2 print()函数 027
本章小结 029
课后习题 029
第3章 基本数据类型 031
3.1 数值类型 032
3.1.1 整数类型 032
3.1.2 浮点数类型 033
3.1.3 复数类型 034
3.2 布尔类型 034
3.3 类型转换函数 035
3.3.1 int()、float()、complex()函数 035
3.3.2 bin()、oct()、hex()函数 036
3.4 Python运算符 036
3.4.1 算术运算符 037
3.4.2 关系运算符 038
3.4.3 逻辑运算符 039
3.4.4 身份运算符 041
3.4.5 位运算符 041
3.4.6 运算符的优先级 042
本章小结 044
课后习题 044
第4章 组合数据类型 047
4.1 字符串 048
4.1.1 字符串类型的表示 049
4.1.2 索引 050
4.1.3 切片 050
4.1.4 字符串常用操作符 051
4.1.5 字符串常用函数 052
4.1.6 字符串常用方法 054
4.1.7 字符串格式化 055
4.2 列表 060
4.2.1 列表的创建 061
4.2.2 列表元素的访问 062
4.2.3 列表元素的增加 063
4.2.4 列表元素的删除 064
4.2.5 列表元素的修改 064
4.2.6 列表常用方法 065
4.2.7 列表常用函数 066
4.3 元组 073
4.3.1 元组的创建 074
4.3.2 元组元素的访问 074
4.3.3 元组的删除 075
4.3.4 元组常用函数 075
4.4 集合 077
4.4.1 集合的创建 077
4.4.2 集合元素的增加 077
4.4.3 集合元素的删除 078
4.4.4 集合运算操作符 079
4.5 字典 080
4.5.1 字典的创建 080
4.5.2 字典元素的访问 081
4.5.3 字典元素的修改 082
4.5.4 字典数据的删除 082
4.5.5 字典排序 084
本章小结 087
课后习题 088
第5章 控制结构 093
5.1 程序设计基础 094
5.1.1 程序流程图 094
5.1.2 程序的控制结构 095
5.2 顺序结构 096
5.3 分支结构 097
5.3.1 单分支结构 097
5.3.2 双分支结构 097
5.3.3 多分支结构 099
5.3.4 嵌套条件语句 099
5.3.5 条件表达式 100
5.4 循环结构 101
5.4.1 条件循环 101
5.4.2 遍历循环 102
5.4.3 循环控制语句 103
5.5 异常处理 104
本章小结 106
课后习题 107
第6章 函数 113
6.1 函数的定义与调用 114
6.1.1 函数的定义 114
6.1.2 函数的调用 115
6.1.3 函数的返回值 116
6.2 函数的参数 117
6.2.1 形参与实参 117
6.2.2 参数的传递 118
6.2.3 参数类型 119
6.3 函数的嵌套 120
6.4 函数的递归 121
6.5 lambda()函数 122
6.6 变量作用域 123
6.6.1 局部变量 123
6.6.2 全局变量和global关键字 124
本章小结 124
课后习题 125
第7章 标准库 131
7.1 math库 132
7.1.1 导入math库 132
7.1.2 数学常数 132
7.1.3 数学函数 133
7.2 random库 136
7.2.1 相关函数 136
7.2.2 实际应用 138
7.3 turtle库 140
7.3.1 基本概念 140
7.3.2 相关函数 140
7.4 time库和datetime库 144
7.4.1 time库 144
7.4.2 datetime库 147
本章小结 149
课后习题 150
第8章 文件 153
8.1 文件概述 154
8.1.1 文件分类 154
8.1.2 文件介绍 155
8.2 文件操作 155
8.2.1 打开文件 155
8.2.2 操作文件 156
8.2.3 异常处理 157
8.3 jieba库 157
8.3.1 jieba库简介 157
8.3.2 jieba库的使用 158
8.3.3 jieba库案例：医学文本分析 159
8.4 实操案例 162
8.4.1 医学生誓词 162
8.4.2 《劝学诗》 163
8.4.3 《三国演义》片段 164
本章小结 165
课后习题 166
第9章 科学计算与数据分析 169
9.1 NumPy库 170
9.1.1 创建数组 170
9.1.2 切片和索引 173
9.1.3 NumPy数组操作 174
9.1.4 其他函数 183
9.1.5 综合案例 186
9.2 Pandas库 189
9.2.1　系列 190
9.2.2 数据帧 194
9.2.3 数据预处理 204
9.2.4 文件的读入与保存 207
9.3 Matplotlib库 212
9.3.1 Matplotlib库基础 212
9.3.2 折线图 213
9.3.3 柱状图 215
9.3.4 散点图 217
9.3.5 直方图 219
9.3.6 饼图 221
9.3.7 箱线图 223
9.3.8 热力图 225
9.4 scikit-learn库 229
9.5 PyTorch库 230
9.6 实操案例 232
9.6.1 sklearn的波士顿房价预测 232
9.6.2 PyTorch的情感分析 233
本章小结 235
课后习题 236
第10章 医学数据分析案例 239
10.1 糖尿病预测模型的建立与分析 240
10.1.1 数据集背景与来源 240
10.1.2 数据预处理 241
10.1.3 数据探索与可视化 243
10.1.4 统计分析与模型建立 245
10.1.5 结果解释与应用 248
10.2 冠心病数据集的分析与预测 249
10.2.1 数据集背景与来源 249
10.2.2 数据预处理 249
10.2.3 数据探索与可视化 252
10.2.4 统计分析与模型建立 256
10.2.5 结果解释与应用 258
本章小结 258
课后习题 259