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pythonds

發布時間: 2023-01-01 18:23:36

Ⅰ 如何應用python處理醫學影像學中的DICOM信息

下面Python代碼來演示如何編程處理心血管冠脈造影DICOM圖像信息。

1. 導入主要框架:SimpleITK、pydicom、PIL、cv2和numpy
import SimpleITK as sitk
from PIL import Image
import pydicom
import numpy as np
import cv2

2. 應用SimpleITK框架來讀取DICOM文件的矩陣信息。如果DICOM圖像是三維螺旋CT圖像,則幀參數則代表CT掃描層數;而如果是造影動態電影圖像,則幀參數就是15幀/秒的電影圖像幀數。
def loadFile(filename):
ds = sitk.ReadImage(filename)
img_array = sitk.GetArrayFromImage(ds)
frame_num, width, height = img_array.shape
return img_array, frame_num, width, height

3. 應用pydicom來提取患者信息。
def loadFileInformation(filename):
information = {}
ds = pydicom.read_file(filename)
information['PatientID'] = ds.PatientID
information['PatientName'] = ds.PatientName
information['PatientBirthDate'] = ds.PatientBirthDate
information['PatientSex'] = ds.PatientSex
information['StudyID'] = ds.StudyID
information['StudyDate'] = ds.StudyDate
information['StudyTime'] = ds.StudyTime
information['InstitutionName'] = ds.InstitutionName
information['Manufacturer'] = ds.Manufacturer
information['NumberOfFrames'] = ds.NumberOfFrames
return information

4. 應用PIL來檢查圖像是否被提取。
def showImage(img_array, frame_num = 0):
img_bitmap = Image.fromarray(img_array[frame_num])
return img_bitmap

5. 採用CLAHE (Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization)技術來優化圖像。
def limitedEqualize(img_array, limit = 4.0):
img_array_list = []
for img in img_array:
clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit = limit, tileGridSize = (8,8))
img_array_list.append(clahe.apply(img))
img_array_limited_equalized = np.array(img_array_list)
return img_array_limited_equalized

Ⅱ from pythonds.basic.deque import Deque在python中這條語句是什麼意思

安裝好之後就可以用了,這個就是調用包,方便寫程序

Ⅲ 【Python】基礎總結

input("提示性信息")

如:
input("請輸入數字")

因為 Python 沒有特別人為規定數據類型,數據類型是由計算機進行判定,所以我們 input() 輸入的數據均默認作為字元串處理,而如果要輸入一些數字,著需要 eval() 評估函數對字元串進行評估,化為語句(數字)。

print(...)
默認空一行,如果想不空行,則
print(...., end = "")

特性:

進制:

特性:

浮點數間運算存在不確定尾數,不是 bug
如:0.1+0.3 → 0.4
0.1+0.2 → 0.30000000000000004

這是由於在計算機中一切數據都是化為二進制進行存儲的,而有的浮點數並不能完全化為相等的二進制數,只能無限趨近於二進制數。
如:0.1 →

解決方法:

四捨五入:

例如:z = 1.23e-4 + 5.6e+89j
z.real 獲得實部,z.imag 獲得虛部

三種類型存在一種逐漸「擴展」或「變寬」的關系:
整數 → 浮點數 → 復數

特點:

字元串有 2 類共 4 種表示方法:

擴展:

使用[]獲取字元串中一個或多個字元

使用[M:N:K]根據步長對字元串切片

{<參數序號>:<格式控制標記>}

> 右對齊
^ 居中對齊 | 槽設定的輸出寬度 | 數字的千位分隔符 | 浮點數小數精度 或 字元串最大輸出長度 | 整數類型
b , c , d , o , x , X
浮點數類型
e , E , f , % |

填充、對齊、寬度這三個一組,例如:
"{0:=^20}".format("PYTHON")
→ '=======PYTHON======='
"{0:*>20}".format("BIT")
→ '*****************BIT'
"{:10}".format("BIT")
'BIT '

剩下的三個一組,例如:
"{0:,.2f}".format(12345.6789)
→ ཈,345.68'
"{0:b},{0:c},{0:d},{0:o},{0:x},{0:X}x".format(425)
→ �,Σ,425,651,1a9,1A9'
"{0:e},{0:E},{0:f},{0:%}".format(3.14)
Ɖ.140000e+00,3.140000E+00,3.140000,314.000000%'

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使用 raise 語句拋出一個指定的異常。
raise [Exception [, args [, traceback]]]

緊湊形式:適用於簡單表達式的二分支結構
<表達式1> if <條件> else <表達式2>

例如:

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例如:

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運行結果:

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例如:

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運行結果:

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例如:

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運行結果:

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例如:

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運行結果:

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例如:

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運行結果:

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由條件控制的循環運行方式

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例如:

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運行結果:

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例如:

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運行結果:

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例如:

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運行結果:

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可選參數例如:

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運行結果:

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可變參數例如:

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運行結果:

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在函數定義中,經常會碰到 *args(arguments) 和作為參數 **kwargs(keyword arguments)。
(事實上在函數中,和才是必要的,args 和 kwargs 可以用其他名稱代替)
*args 是指不定數量的非鍵值對參數。
**kwargs 是指不定數量的鍵值對參數。

*args 作為作為元組匹配沒有指定參數名的參數。而 **kwargs 作為字典,匹配指定了參數名的參數。
*args 必須位於 **kwargs 之前。

args( 通常緊跟一個標識符,你會看到a或者args都是標識符)是python用於接收或者傳遞任意基於位置的參數的語法。當你接收到一個用這種語法描敘參數時(比如你在函數def語句中對函數簽名使用了星號語法),python會將此標識符綁定到一個元祖,該元祖包含了所有基於位置的隱士的接收到的參數。當你用這種語法傳遞參數時,標識符可以被綁定到任何可迭代對象(事實上,它也可以是人和表達式,並不必須是一個標識符),只要這個表達式的結果是一個可迭代的對象就行。

**kwds(標識符可以是任意的,通常k或者kwds表示)是python用於接收或者傳遞任意基於位置的參數的語法。(python有時候會將命名參數稱為關鍵字參數,他們其實並不是關鍵字--只是用他們來給關鍵字命名,比如pass,for或者yield,還有很多,不幸的是,這種讓人疑惑的術語目前仍是這門語言極其文化根深蒂固的一個組成部分。)當你接收到用這種語法描敘的一個參數時(比如你在函數的def語句中對函數簽名使用了雙星號語法)python會將標識符綁定到一個字典,該字典包含了所有接收到的隱士的命名參數。當你用這種語法傳遞參數時,標識符只能被綁定到字典(我ID號I它也可以是表達式,不一定是一個標識符,只要這個表達式的結果是一個字典即可)。

當你在定義或調用一個函數的時候,必須確保a和k在其他所有參數之後。如果這兩者同時出現,要將k放在a之後。

lambda函數返回函數名作為結果

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例如:

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運行結果:

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謹慎使用lambda函數

Ⅳ 如何用python刪除ds

>>> l=[1,2,3,4,5]>>> del(l[1])>>> l[1, 3, 4, 5]del刪除某個list元素 >>> l.clear()>>> l[]直接用clear清空

Ⅳ 用python 的stack 怎麼解這道題啊

第一句話的意思就是從python的庫中引入棧的庫Stack,然後後面一系列的操作都可以通過Stack.x()來完成,Stack庫中有很多的操作,比如入棧出棧等基本操作,可以查看網上的相關解釋。如果第一句話運行報錯的話,可能就要考慮安裝庫,使用pip install pythonds,在cmd命令行里運行即可。

Ⅵ python rrdtool中的ds什麼意思

rrdtool(round robin database)工具為環狀資料庫的存儲格式,round robin是一種處理定量數據以及當前元素指針的技術。rrdtool主要用來跟蹤對象的變化情況,生成這些變化的走勢圖,比如業務的訪問流量、系統性能、磁碟利用率等趨勢圖,很多流行監控平台都使用到rrdtool,比較有名的為Cacti、Ganglia、Monitorix等。更多rrdtool介紹見官網。rrdtool是一個復雜的工具,涉及較多參數概念,本節主要通過Python的rrdtool模塊對rrdtool的幾個常用方法進行封裝,包括create、fetch、graph、info、update等方法,本節對rrdtool的基本知識不展開說明,重點放在Python rrdtool模塊的常用方法使用介紹上。
rrdtool模塊的安裝方法如下:

easy_install python-rrdtool #pip安裝方法
pip install python-rrdtool #easy_install安裝方法

#需要rrdtool工具及其他類包支持,CentOS環境推薦使用yum安裝方法
# yum install rrdtool-python
3.2.1rrdtool模塊常用方法說明

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