主要包括Python的簡單介紹、研究設計、數據管理、概率分布、不同數據類型的假設檢驗、廣義線性模型、生存分析和貝葉斯統計學等從入門到高級的內容。
同時，利用Python這門開源語言，不僅在直觀上對數據分析和統計檢驗提供了很好的理解，而且在相關數學公式的講解上也能夠做到深入淺出。本書的可操作性很強，配套提供相關的代碼和數據，讀者可以依照書中所講，復現和加深對相關知識的理解。
作者是托馬斯·哈斯爾萬特（Thomas Haslwanter），在學術機構中有超過10年的教學經驗，是林茨上奧地利州應用科學大學（University of Applied Sciences Upper Austria in Linz）醫學工程系的教授，瑞士蘇黎世聯邦理工學院講師，並曾在澳大利亞悉尼大學和德國圖賓根大學擔任過研究員。
他在醫學研究方面經驗豐富，專註於眩暈癥的診斷、治療和康復。在深入使用Matlab十五年後，他發現Python非常強大，並將其用於統計數據分析、聲音和圖像處理以及生物仿真應用。
《python統計分析》由李銳翻譯，復旦大學公***衛生學院流行病與生物統計專業博士生，Python、R和Lisp語言的愛好者，主要研究方向為統計學習和機器學習建模以及組學數據的數據挖掘。先後以第壹作者身份發表學術論文6篇，其中SCI論文4篇。參編中文專著2本。
《python統計分析》內容***兩份方面，分別闡述了Python和統計學，及分布和假設檢驗等。
本書強調實際問題的解決方法，是統計學家/計算機科學家和實驗專家（如生物學家、物理學家、醫生等）之間壹個很好的橋梁。為了讓讀者更好地理解本書的內容，作者還提供了實際的例子和動手練習（書末附有答案），這使得本書受眾廣泛——從各個專業的本科生到尋求特定問題答案的成熟的研究人員。
《python統計分析》適合對統計學和Python有興趣的讀者，特別是在實驗學科中需要利用Python的強大功能來進行數據處理和統計分析的學生和研究人員，感興趣的朋友可以看看哦！