【亲测免费】 生存分析库 lifelines 的快速入门与项目结构指南
2026-01-17 08:48:34作者:何举烈Damon
1. 项目目录结构及介绍
生存分析库 lifelines 是一个专为执行生存分析而设计的纯 Python 库,由 CamDavidsonPilon 开发维护。虽然其详细的内部目录结构在实际仓库中更具体,一般开源项目遵循一定的标准结构。下面是一个基于常规Python项目和lifelines的概要描述:
src/lifelines/: 这个目录包含了所有核心代码,如生存分析模型的实现(包括参数化、半参数化和非参数化模型)。docs/: 包含项目的官方文档,帮助开发者和用户理解如何使用库。这里通常有快速入门指南、API参考和详细教程等。examples/: 提供了一些实例代码或示例数据,帮助新手快速上手,展示库的不同使用方式。tests/: 单元测试目录,确保每次代码变更后的功能稳定性。setup.py和requirements.txt: 分别用于项目的安装配置和列出依赖项,保障项目的环境一致性。.gitignore,.github/,CONTRIBUTING.md: 版本控制相关设置,贡献者指南和其他开发辅助文件。
2. 项目的启动文件介绍
虽然lifelines本身不是一个直接运行的应用,它的启动或“使用”更多地体现在导入库到你的Python脚本或环境中。核心交互始于导入库:
import lifelines
用户通过这个导入命令获得访问诸如生存函数估计、风险表、Cox回归等功能的能力,这些功能主要通过库中的各个模块和类来实现。
3. 项目的配置文件介绍
lifelines本身的使用并不直接涉及用户自定义配置文件。配置大多是在使用库时按需进行的,例如设置绘图风格、指定模型参数等,这通常是通过函数调用直接完成的。对于开发或贡献于lifelines项目本身,可能需要关注pyproject.toml(如果是现代的Python项目管理方式),或者传统的setup.py及其相关配置,以了解如何构建、测试或部署项目。
总结
在实际应用中,理解lifelines的关键在于熟悉其API而非查找特定的启动或配置文件。通过阅读文档,尤其是快速入门部分和API reference,开发者可以迅速掌握如何利用该库进行生存分析。如果你旨在深入了解或贡献代码至项目,GitHub仓库中的README.md、贡献指南(CONTRIBUTING.md)和文档是最重要的起点。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C0105
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python059
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
AgentCPM-Explore没有万亿参数的算力堆砌,没有百万级数据的暴力灌入,清华大学自然语言处理实验室、中国人民大学、面壁智能与 OpenBMB 开源社区联合研发的 AgentCPM-Explore 智能体模型基于仅 4B 参数的模型,在深度探索类任务上取得同尺寸模型 SOTA、越级赶上甚至超越 8B 级 SOTA 模型、比肩部分 30B 级以上和闭源大模型的效果,真正让大模型的长程任务处理能力有望部署于端侧。Jinja00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
479
3.57 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
289
340
Ascend Extension for PyTorch
Python
290
321
暂无简介
Dart
730
175
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
11
1
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
248
105
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
850
451
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
20
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
149
885