1. Learn
  2. /
  3. Курси
  4. /
  5. Біомедична обробка зображень у Python

Connected

Вправа

Виявлення потенційних змішувальних чинників

Після отримання показників обов'язково перевірте залежності у ваших даних. Це особливо важливо, якщо параметри зображення (частота дискретизації, поле зору) могли відрізнятися між учасниками або якщо ви отримуєте кілька показників з одного зображення.

У фінальних вправах ми об'єднали демографічні дані та об'єми мозку в датафрейм pandas (df).

Спочатку ви дослідите таблицю та наявні змінні. Потім перевірите кореляції між даними.

Інструкції 1/4

undefined XP
    1
    2
    3
    4

Виведіть три випадкові рядки з df, використавши метод .sample().