马来西亚 COVID-19 疫情期间城市贫困社区（B40）肥胖的心理健康及其他风险因素探究
该数据集来自 search.dataone.org，聚焦马来西亚吉隆坡城市贫困社区（B40）居民，在 COVID-19 疫情期间开展横断面研究，用于探究肥胖的可能风险因素
基本信息
资源简介
马来西亚 COVID-19 疫情期间城市贫困社区（B40）肥胖的心理健康及其他风险因素探究
Exploring Mental Health and Other Risk Factors of Obesity Among the Urban-Poor Community (B40) in Malaysia During COVID-19 Pandemic
该数据集来自 search.dataone.org，聚焦马来西亚吉隆坡城市贫困社区（B40）居民，在 COVID-19 疫情期间开展横断面研究，用于探究肥胖的可能风险因素。数据覆盖心理健康及其他相关风险因素，主题涉及内分泌、营养和代谢疾病下的肥胖症。可用于分析城市贫困人群在疫情期间的心理健康状况与肥胖之间的关联，识别潜在风险因素，为相关公共卫生研究与干预提供数据支持（来源 DataONE）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：一项在马来西亚吉隆坡城市贫困社区开展的横断面研究，旨在探讨肥胖的可能危险因素。
【主题与分类】
主题标签：Mental health、Obesity、Urban-Poor、Medicine, Health and Life Sciences。本站分类：内分泌、营养和代谢疾病/肥胖症。
【获取与许可】
源站页面：https://search.dataone.org/view/sha256%3A94a81a648e22128ea005762428b506e67aa4832a61a6cb7411ff9685df2d47c2
下载信息
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pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - ModelScope:
pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
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- OpenDataLab:
数据说明
A cross sectional study among residents in an urban-poor community in Kuala Lumpur, Malaysia to explore probable risk factors of obesity.
数据加载示例（图像类）
from PIL import Image
import glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)
# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path) # 要求 子目录=类别
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