使用Python进行电子健康记录分析。

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fig1

特性

电子健康记录的探索性和针对性分析
质量控制与预处理
可视化与探索
聚类与轨迹推断

安装

您可以通过 [pip] 从 [PyPI] 安装 ehrapy。

$ pip install ehrapy

用法

请参阅用法文档和教程。

import ehrapy as ep

引用

使用 ehrapy 进行探索性电子健康记录分析 Lukas Heumos, Philipp Ehmele, Tim Treis, Julius Upmeier zu Belzen, Altana Namsaraeva, Nastassya Horlava, Vladimir A. Shitov, Xinyue Zhang, Luke Zappia, Rainer Knoll, Niklas J. Lang, Leon Hetzel, Isaac Virshup, Lisa Sikkema, Eljas Roellin, Fabiola Curion, Roland Eils, Herbert B. Schiller, Anne Hilgendorff, Fabian J. Theis medRxiv 2023.12.11.23299816; doi: https://doi.org/10.1101/2023.12.11.23299816.

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源分布

ehrapy-0.9.0.tar.gz (6.5 MB 查看哈希)

上传时间 2024 年 8 月 8 日 源

构建分布

ehrapy-0.9.0-py3-none-any.whl (158.9 kB 查看哈希)

上传时间 2024 年 8 月 8 日 Python 3

哈希 for ehrapy-0.9.0.tar.gz

ehrapy-0.9.0.tar.gz 的哈希
算法	哈希摘要
SHA256	`25852a80044b58aba1f789345f2b012514040a051255d27fad57ff2c0c098dc6`
MD5	`f33de3bd382d43ae3eb5c056a496ad6d`
BLAKE2b-256	`14464790e512a0ef11ddd2fe9ad84beec52722e329d78b445886783837792b88`

哈希 for ehrapy-0.9.0-py3-none-any.whl

ehrapy-0.9.0-py3-none-any.whl 的哈希
算法	哈希摘要
SHA256	`9afea99d87f172f88d0963420baeebbb354c4120eaed8c4d37e06abf2729c15e`
MD5	`dde3d1b1eac591071cb69c65b2431d20`
BLAKE2b-256	`afa3f5a1bdf3b8ad1dd6336247e5721def8dcfc95a7efd75e90c76b0851d25a0`

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