如何用Python梯形法则计算受试者的AUC与iAUC

1. 列表展示 #

• 基础无序列表项1
• 基础无序列表项2
  • 嵌套无序列表子项
• 基础无序列表项3

2. 文本强调效果 #

这是斜体强调的内容，这是粗体强调的内容，这是斜体加粗体的内容。

3. 代码与命令呈现 #

单行代码示例：df.groupby('Subject').sum()

多行代码块示例：

import numpy as np
from scipy.integrate import trapezoid

# 计算梯形法AUC
def calculate_auc(time, value):
    return trapezoid(value, x=time)

4. 引用文本示例 #

梯形法则是一种数值积分方法，通过将曲线分割为多个梯形来近似计算曲线下面积。
对于时间点不等距的实验数据，该方法依然适用。

5. 链接示例 #

这是Python科学计算库的说明：SciPy官方文档

6. 图片示例 #

内容的提问来源于stack exchange，提问作者CB_datarookie