1. Nauka
    2. /
  2. Kursy
    3. /
  3. Analiza obrazów biomedycznych w Pythonie
Connected

ćwiczenie

Identyfikowanie potencjalnych czynników zakłócających

Po wyodrębnieniu miar warto sprawdzić zależności w danych. Jest to szczególnie istotne, gdy parametry obrazowania (częstotliwość próbkowania, pole widzenia) mogą różnić się między osobami badanymi albo gdy z jednego obrazu pobierasz kilka różnych miar.

W ostatnich ćwiczeniach połączyliśmy dane demograficzne oraz miary objętości mózgu w ramce danych pandas (df).

Najpierw przejrzysz tabelę i dostępne zmienne, a następnie sprawdzisz korelacje między danymi.

Instrukcje 1/4

undefined XP
    1
    2
    3
    4

Wyświetl trzy losowe wiersze z df, używając metody .sample().