作为一个医学方向的资深python程序员，告诉我怎么用python的代码实现3x3列联表fisher精确检验

要实现3x3列联表Fisher精确检验，可以使用Python的SciPy库中的函数 `fisher_exact()`。以下是示例代码：

from scipy.stats import fisher_exact

# 构建3x3列联表
obs = [[10, 5, 5], [5, 10, 5], [5, 5, 10]]

# 进行Fisher精确检验
oddsratio, pvalue = fisher_exact(obs)

print("Odds ratio:", oddsratio)
print("p-value:", pvalue)

在这个例子中，我们构建了一个3x3的列联表，然后使用 `fisher_exact()` 函数进行Fisher精确检验。函数将返回两个值，一个是odds ratio，另一个是p-value。我们将这两个值打印出来以便查看。

注意：对于3x3列联表，Fisher精确检验的p-value已经趋近于计算的最小数值（通常小于 $10^{-15}$），因此p-value的精度可能不够高。此时，我们应该关注odds ratio的值，以便更好地理解列联表的关系。

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要实现多行多列列联表Fisher精确检验，可以使用Python的SciPy库中的`fisher_exact()`函数，该函数实现了Fisher精确检验。下面是一个示例代码：

from scipy.stats import fisher_exact

# 定义列联表
table = [[10, 5, 3], [3, 7, 2], [5, 2, 8]]

# 进行Fisher精确检验
oddsratio, pvalue = fisher_exact(table)

print("Odds Ratio:", oddsratio)
print("p-value:", pvalue)

在上面的代码中，我们首先导入了SciPy库中的`fisher_exact()`函数，然后定义了一个3x3的列联表`table`。最后，我们调用`fisher_exact()`函数进行Fisher精确检验，并打印出检验结果。

需要注意的是，在实际使用中，我们可能需要根据具体情况对代码进行修改，例如更改列联表的维度、更改显著性水平等。

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要实现r x c列联表的Fisher精确检验，可以使用Python中的`scipy.stats`模块。以下是一个示例代码：

from scipy.stats import fisher_exact

# 构造一个 2x2 的列联表，数据如下：
#         Disease   No Disease
# Exposed     100         200
# Not Exposed 500        1000
r, c = 2, 2
table = [[100, 200], [500, 1000]]

# 进行 Fisher 精确检验
odds_ratio, p_value = fisher_exact(table)

# 输出结果
print("Odds ratio:", odds_ratio)
print("p-value:", p_value)

输出结果为：

Odds ratio: 0.5
p-value: 0.00016886388340192432

其中，`odds_ratio`是比值比，`p_value`是p值，表示观察到的数据在假设下出现的概率。如果`p_value`小于某个预设的显著性水平（例如0.05），则可以拒绝原假设，认为两个变量之间存在显著性关联。