1. 目的
2. 準備
2.1. pydicomのインストール
2.2. dcm2nii / dcm2niixのPATH設定
3. ソースコード
3.1. dcm2niiバージョン
3.2. dcm2niixバージョン
4. 使い方
カテゴリ別アーカイブ： Python
Pythonを用いたデータ処理・統計（データサイエンス） ～チュートリアル～
目次
1. 目的
2. チュートリアル
3. 準備
4. データ取得
5. CSVファイルを読み込み
5.1. Pandasを使ったデータフレーム（DataFrame）のアクセス
5.2. 演算
6. 図示
6.1. Matplotlibを用いたシンプルな方法
6.2. seabornを用いた図示
7. 簡単なデータクリーニングと探索的分析
Pythonの基本 ～チュートリアル～
目次
目的
Pythonとは
Python基本
コメントアウト
一行をコメントアウト
複数をまとめてコメントアウト
文字列の表示：print
四則演算
論理型（Boolean）
論理演算子：and, or
Boolean値の四則演算
比較演算子
文字列処理
Nullオブジェクト：None
変数定義
リスト型
定義
要素を追加
要素を除外
スライス操作
インデックスの確認
結合
ある要素が含まれているか確認
長さ
タプル型
定義
長さ
結合
スライス操作
ある要素が含まれているか確認
辞書型
定義
アクセス
キーの確認
ある要素が含まれているか確認
要素を追加
要素を削除
set型
定義
要素を追加
重複する要素の確認
四則演算
ある要素が含まれているか確認
条件処理：If文
反復処理：For文
反復処理：While文
例外処理
With文
書き込み
読み込み
イテレータ（Iterator）
関数
基本的な使い方
可変長引数：args, kwargs
無名関数：lambda
関数の繰り返し利用：map
条件抽出
内包表記
モジュール（Module）
クラス（Class）
定義
継承
複数の継承
動的プログラミング言語を知っている人のためのPython入門
最近、Pythonの勉強をしていますが、いろいろ調べている中で、Matthew Brett氏がMatlabやRに慣れている人のためのPythonの手引き、”Brisk Introduction to Python“を書かれているのを見つけました。既にMatlabやRを知っている方々がPythonのコツを理解するのによいテキストと思います。このため、Brett氏の承諾を得て、研究室のメンバーで翻訳しました。
動的プログラミング言語を知っている人のためのPython入門はこちらからどうぞ。
Ubuntu で Jupyter Notebook を Google Chrome で起動したい時の設定
Ubuntu で Jupyter notebook を入れるとデフォルトでは Firefox が起動します。
Google Chrome にする方法を探しました。
こちらのリンクに方法が記載されていましたが、記載しておきます。
- 設定ファイルの書き出し
jupyter notebook --generate-config
これで、 ~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py が生成されます。
which google-chrome
私の場合は /usr/bin/google-chrome でした。
以下の記載を探します。
# c.NotebookApp.browser = ''
ここを以下に修正します。
c.NotebookApp.browser = '/usr/bin/google-chrome'
これだけです。
第1回国際脳MRI・臨床データ解析チュートリアル（2020年2月6日〜7日＠東大駒場キャンパス）
2020年2月6・7日に、東京大学駒場キャンパスにおいて、「国際脳MRIプロトコルデータ（HCP data 含む）と精神疾患臨床データの前処理・解析」というテーマにおいて、脳MRI・臨床データ解析チュートリアルが開催されます。ついに日本でHCPデータの解析法などを学べる時が来ました。
主催の東京大学の小池先生から情報をいただきましたので、告知させていただきます。
関心ある方は、こちらをご確認ください。
私は講師としては参加しませんが、HCP readyのLin4Neuroを提供します。
Anacondaを用いたPython 2.x系と3.x系の使い分け
先日、Python 3.x系のAnacondaをLinuxにインストールする必要がありました。
これ自体はなんら問題がなかったのですが、FreeSurferを使っている時にひとつ問題が出ました。
FreeSurferの asegstats2table と aparcstats2table はPython 2.x系で書かれているスクリプトで、Python3系では動きません。
Ubuntuの場合、デフォルトだと
python or python2 –> Python 2.x系
python3 –> Python 3.x系
となっているため、
#!/usr/bin/env python
は、通常はpython2.x系を指します。
しかし、私のように、Python3.x系のAnacondaをいれると
$ python --version
とすると
Python 3.6.5 :: Anaconda, Inc.
となり、python3.x系が呼び出されているのがわかります。
どうしたものかと思いましたが、Anacondaのサイトにきちんと答えが書いてありました。