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。

赵鸿萍,药学信息学博士，教授，主要从事教学、科研工作。硕士生导师，研究方向为医药大数据与人工智能。曾担任信管专业负责人和信管教研室主任，主持、参与了多项学科建设、科研和教学课题。1） 个人简历本科：中国矿业大学 应用数学专业硕士：中国矿业大学 计算机专业博士：中国药科大学 药学信息学专业新加坡国立大学 生物信息与药物设计实验室 访问学者2） 教学情况以药学信息学研究为纲、教学科研并重为工作原则多年来共计开设药学信息学相关的本科生课程11门，研究生课程1门近5年主讲课程为：《Python与医药数据处理基础》、《医药科技信息检索》、《程序设计语言》曾主编出版《新编药学信息检索教程》，该书入选江苏省重点教材主持完成教改课题共计7项：省级1项，校级重点1项，校级一般课题5项排名第一的教学奖共计11项：其中，国家级3项，省级一等奖3项，校级5项3） 科研情况主持完成省部级纵向课题1项，作为主要参与人参加省部级以上纵向课题5项第一作者发表SCI及核刊论文8篇，以通讯作者等身份发表sci及核刊论文20余篇，申报专利1项

前言 Python作为人工智能领域最受欢迎的高级程序设计语言，已经成为当代大学生必备的人工智能信息技术基础。本书以医药数据处理为情境，依托大量医药数据处理案例向读者介绍Python程序设计的方法。 全书共分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；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个案例具体如下。 (1) 采集PubChem网站药物结构数据； (2) 计算屠呦呦2个诺贝尔奖药物的相似度； (3) 利用聚类热图分析肺癌基因表达数据； (4) 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； (5) 基于随机森林算法识别潜在心脏病患者; (6) 基于卷积神经网络识别黑色素瘤; (7) 基于自然语言处理技术的电子病历实体识别。 注: Python版本不同，语法稍有差异，本书语法适用于Python 3.5以上版本，所有代码在Python 3.8.7版本测试无误。 为了配合读者学习和高校教师开展Python程序设计语言课程的教学，随本书配套出版了《Python程序设计实验教程——以医药数据处理为例》，同时通过配套网站提供电子资源，网址为www.tup.com.cn，内容包括教学用PPT、大量的习题及解析、全部配套代码等。 本书由赵鸿萍、张艳敏主编，赵鸿萍负责主审和统稿。其中，第1、2章由张艳敏编写；第3、8、9章由赵鸿萍编写；第4...