Python编程语言在中医药数据分析中的应用

文/谢佳东

近年来，Python编程语言已经成为最受欢迎的程序设计语言之一。自2004年起Python的使用率呈线性增长，不断受到编程者的欢迎和喜爱。2010年，Python荣膺TIOBE 2010年度语言桂冠；2017年，IEEE Spectrum发布的2017年度编程语言排行榜中，Python位居第1位。2018年至今，Python在TIOBE编程语言排行榜始终保持较好的发展态势，稳居前五。

Python是一种面向对象、解释型计算机程序设计语言，语法简洁而清晰。Python编程语言基于ABC教学语言，且避免了ABC不够开放的劣势，加强了Python和其他语言如C、C++和Java的结合性，具有丰富和强大的类库，能够把其他编程语言设计的各种模块（尤其是C、C++）轻松地联结在一起，因此Python常常被称为胶水语言。自从20世纪90年代初Python语言诞生至今，它逐渐被广泛应用于系统任务管理、Web应用程序编程与数据挖掘分析。

1 Python编程语言概述

Python是一种面向对象、解释型的脚本语言，同时也是一种功能强大而完善的通用型语言，在可移植性、可扩展性、简单易学等方面具有一定优势。Python作为一门解释型高级语言，因此它具有解释型语言的运行机制，天生具备跨平台特性，客户端平台只需提供Python解释器即可运行Python应用程序。Python可扩展性体现为丰富而强大的类库，这些类库提供的功能覆盖了网络编程、文件I/O、数据库访问、数据挖掘、机器学习以及深度学习等应用场景。Python相比Java等其他编程语言，Python编写的代码简单易读，可操作性强。

Python作为解释型编程语言，与C、C++、Java等编译型高级语言相比，除了上述优点之外，在运行速度、源代码保护等方面具有一定弱势。目前，Python主要分为两个版本，即Python 2何Python 3，和Python 2版本相比，Python3版本在语句输出、编码、运算和异常等方面做出了一些调整与改进，导致Python 3不一定向下兼容Python 2扩展库，当然这一问题随着时间推进，扩展库版本不断迭代，已经大幅改善，基本都支持Python 3。本文着重介绍的NumPy、Pandas以及Matplotlib可算计算与会图库已完全支持Python 3。

2 Python编程语言中常用的数据分析扩展程序

Python编程语言具有系统而丰富的功能扩展库，其中最为经典的科学计算与数据分析扩展库主要包括NumPy、Pandas和Matplotlib，它们分别为Python提供了快速数组处理、数值运算以及绘图等功能。

图1：Matplotlib官网绘图示例

2.1 NumPy

NumPy命名的灵感来源于Numerical和Python两个单词，顾名思义NumPy是使用Python进行科学计算的基础软件包，可以替代MATLAB执行数值积分、微分、内插、外推等数学任务。NumPy主要包含N维数组对象、精密广播功能函数、强大的线性代数与随机数功能，提供了大量的库函数和操作，可以帮助软件开发人员、数据科学家轻松地进行数值计算。

在实际应用中，NumPy最重要的一个特点是其N维数组对象ndarray进行复杂的科学计算，它是用于存放同类型元素的多维数组，每个元素在内存中都有相同存储大小的区域，以0为开始下标标记集合中元素的位置索引。ndarray对象可以通过索引或切片来访问和修改内容，与Python中列表（list）的切片操作类似。ndarray数组对象可以通过slice函数，并设置start、stop及step参数，从原数组中切割出一个新的数组对象。

2.2 Pandas

Pandas是开放源代码且采用BSD许可的Python扩展库，为Python编程语言提供高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具。Pandas基于Numpy提供的高性能矩阵运算，构建了强大的结构化数据分析工具集，有效的提高了数据清洗、数据挖掘和数据分析应用效率。

在实际应用中，Pandas的核心组件主要包括DataFrame与Series两个部分。DateFrame是Pandas中的一个表格型的数据结构，包含有一组有序的列，每列可以是不同的值类型，包括数值、字符串、布尔型等。DataFrame即有行索引也有列索引，可以认为其是由Series组成的字典。Series是一种类似于一维数组的对象，是由一组数据以及一组与之相关的数据标签组成。将Pandas中DataFrame与NumPy中的ndarrya有效结合，可极大地提升科学计算效率。

2.3 Matplotlib

Matplotlib是一个Python的2D绘图库，具备非常强大的绘图功能，可以绘制线图、等高线图、条形图、直方图、功率谱、误差图、散点图、3D图形甚至是图形动画等，绘制出的图形质量级别较高。Matplotlib最新的稳定版本为3.1.1，其具备跨平台特性，可用于Python脚本、IPython Shell、Jupyter以及Web应用程序。

在实际应用中，Matplotlib通过bar、plot、subplot、legend、scatter、table、imshow、hist等函数绘制各类图形，官网绘图示例如图1所示。

3 Python编程语言在中医药数据分析中的相关应用

数据挖掘技术在中医药领域已经得到了广泛应用。中医药数据分析与挖掘常用的方法有频数统计分析、关联规则分析、聚类分析等。在中医药数据分析与挖掘过程中，对于研究样本，常常涉及中药四气五味、性味归经、药物功效、药物分类以及中药用药频次的频数统计分析。为了传承名老中医诊疗治病经验，探索名老中医用药规律，研究人员通常以频次统计为基础，结合关联规则分析、聚类分析方法，以发现名老中医诊疗相关疾病的核心处方。

基于Python编程语言中的NumPy、Pandas扩展库可以完成基本的中医药数据频数统计分析，借助Github上托管的Apriori算法、K-means算法源代码完成关联规则与聚类分析，通过Matplotlib将数据统计分析结果以图表的方式呈现出来，借助Python可以快速的进行中医药数据分析。

随着人工智能技术的发展，Python扩展库中已经涌现了以谷歌为代表的TensorFlow和以Facebook为代表的PyTorch两种深度学习框架。TensorFlow现已被各类公司、企业与创业公司广泛用于自动化工作任务和开发新系统，其在分布式训练支持、可扩展的生产和部署选项支持方面备受好评。PyTorch简洁、易于使用、支持动态计算图且内存使用高效，因此越来越受欢迎。随着技术的不断进步，期待中医药插上人工智能翅膀，利用深度学习技术进一步挖掘名老中医诊疗经验，为中医药发展提供技术支撑。

4 结束语

综上所述，Python语言是一种简洁、效率高且易于维护的编程语言。结合NumPy、Pandas、Matplotlib可为科学计算、数据分析结果绘图提供技术支撑。基于Python编程语言开发包含频数统计分析、关联规则分析、聚类分析的中医药数据分析应用，有着类库丰富、操作简单、跨平台、维护简单等优势。随着TensorFlow与PyTorch的不断发展与完善，Python编程在中医药数据分心中的功能将更加强大。