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| 090 | ▼a 005.133 ▼b P999 2016z4 | |
| 100 | 1 | ▼a Rossant, Cyrille |
| 245 | 1 0 | ▼a 파이썬과 Jupyter Notebook : ▼b IPython을 활용한 데이터 분석과 시각화 / ▼d 시릴 로산트 지음 ; ▼e 이문호 옮김 |
| 246 | 1 9 | ▼a Learning IPython for interactive computing and data visualization ▼g (2nd ed.) |
| 260 | ▼a 서울 : ▼b 에이콘, ▼c 2016 | |
| 300 | ▼a 206 p. : ▼b 삽화, 도표 ; ▼c 24 cm | |
| 440 | 0 0 | ▼a acorn+PACKT technical book |
| 500 | ▼a 기술감수자: 데미안 아빌라(Damián Avila), 니콜라 레니에로(Nicola Rainiero) | |
| 500 | ▼a 색인수록 | |
| 650 | 0 | ▼a Python (Computer program language) |
| 700 | 1 | ▼a 이문호, ▼e 역 |
| 900 | 1 0 | ▼a 로산트, 시릴, ▼e 저 |
| 945 | ▼a KLPA |
소장정보
| No. | 소장처 | 청구기호 | 등록번호 | 도서상태 | 반납예정일 | 예약 | 서비스 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| No. 1 | 소장처 과학도서관/Sci-Info(1층서고)/ | 청구기호 005.133 P999 2016z4 | 등록번호 121236249 (18회 대출) | 도서상태 대출가능 | 반납예정일 | 예약 | 서비스 |
| No. 2 | 소장처 과학도서관/Sci-Info(1층서고)/ | 청구기호 005.133 P999 2016z4 | 등록번호 121236663 (24회 대출) | 도서상태 대출가능 | 반납예정일 | 예약 | 서비스 |
| No. 3 | 소장처 과학도서관/Sci-Info(1층서고)/ | 청구기호 005.133 P999 2016z4 | 등록번호 121236664 (20회 대출) | 도서상태 대출가능 | 반납예정일 | 예약 | 서비스 |
| No. 4 | 소장처 과학도서관/Sci-Info(1층서고)/ | 청구기호 005.133 P999 2016z4 | 등록번호 121236665 (24회 대출) | 도서상태 대출가능 | 반납예정일 | 예약 | 서비스 |
컨텐츠정보
책소개
acorn+PACKT 시리즈. 노트북은 텍스트, 수식, 도표, 코드, 대화형 위젯을 통합하는 그래픽 인터페이스다. 좀 색다른 편집기 정도로 여길 수도 있지만 그 작성 과정이 혁신이다. 코드, 수식, 도표를 효과적으로 전달하는 단계를 넘어, 새로운 정보를 찾는 하나의 방법론을 제시한다. 새로운 시도의 적용과 그 결과에 따른 다른 시도, 점진적인 진행 방법에서 통찰을 얻을 수 있다. 이 책은 노트북 소개와 더불어, 파이썬과 에코시스템을 전반적으로 설명한다. 판다스, NumPy, 시각화, 고성능 계산, 병렬 계산 등을 활용해 파이썬을 더 유연하고 강하게 사용할 수 있다.
★ 요약 ★
노트북은 텍스트, 수식, 도표, 코드, 대화형 위젯을 통합하는 그래픽 인터페이스다. 좀 색다른 편집기 정도로 여길 수도 있지만 그 작성 과정이 혁신이다. 코드, 수식, 도표를 효과적으로 전달하는 단계를 넘어, 새로운 정보를 찾는 하나의 방법론을 제시한다. 새로운 시도의 적용과 그 결과에 따른 다른 시도, 점진적인 진행 방법에서 통찰을 얻을 수 있다. 이 책은 노트북 소개와 더불어, 파이썬과 에코시스템을 전반적으로 설명한다. 판다스, NumPy, 시각화, 고성능 계산, 병렬 계산 등을 활용해 파이썬을 더 유연하고 강하게 사용할 수 있다.
★ 이 책에서 다루는 내용 ★
■ 아나콘다(Anaconda) 설치 및 주피터 노트북에서 파이썬 코드 작성 방법
■ 대화형 데이터 탐색
■ 판다스(pandas)로 효과적인 복잡한 데이터 조작 수행
■ 맷플롯립(matplotlib)과 seaborn으로 데이터 시각화
■ NumPy로 수학 모델 시뮬레이션
■ scikit-image를 활용해 주피터 노트북에서 이미지 시각화 및 처리
■ Numba, Cython, IPython.parallel로 코드 가속화
■ HTML, 자바스크립트, D3로 노트북 인터페이스 확장
★ 이 책의 대상 독자 ★
이 책은 데이터 분석이나 수학 모델의 수치 시뮬레이션을 수행하려는 독자를 대상으로 한다.
데이터가 점점 더 풍부해짐에 따라 효과적인 데이터 분석 방법은 반드시 알아야 할 기술이 됐다. 마이크로소프트 엑셀 같은 스프레드시트 프로그램을 다뤄봤다면, 파이썬을 이용해 손쉽게 시각화하거나 분석할 수 있다. 일반 목적 언어를 다룰 수 있다면, 다른 프로그램과 라이브러리로 분석하고 데이터를 공유하는 데 매우 편리하다.
이 책은 학생, 과학자, 공학자, 분석자, 언론인, 통계학자, 경제학자, 데이터 열광자에게도 큰 도움이 된다.
★ 이 책의 구성 ★
1장, '아이파이썬 시작'에서는 아나콘다(유명한 파이썬 배포판), 파이썬 언어, 주피터 노트북, 아이파이썬을 이해하기 쉽게 소개한다.
2장, '판다스로 대화형 데이터 분석하기'에서는 노트북과 판다스, 맷플롯립, seaborn으로 대화형 데이터 분석과 시각화를 직접 해보며 배워본다.
3장, 'NumPy로 수치 계산하기'에서는 다차원 수치 배열을 효과적으로 계산하기 위해 NumPy를 살펴본다.
4장, '대화형 도표와 그래픽 인터페이스'에서는 주피터 노트북의 대화형 도표, 그래프, 이미지 처리, 대화형 그래픽 인터페이스에 대한 파이썬의 기능을 둘러본다.
5장, '고성능과 병렬 계산'에서는 병렬 계산과 파이썬 코드 컴파일을 활용해 수치 계산 코드를 가속화하는 다양한 방법을 알아본다.
6장, '아이파이썬 개별화'에서는 아이파이썬과 주피터 노트북을 사용 목적에 따라 확장해본다.
정보제공 :
저자소개
시릴 로산트(지은이)
신경정보과학(neuroinformatics) 연구자로서, 파리 에콜노르말쉬페리외르(Ecole Normale Sup rieure, Paris)에서 수학과 컴퓨터 과학을 전공한 후, 프린스턴 대학(Princeton University), 유니버시티 칼리지 런던 대학(University College London), 콜레주드프랑스(Coll ge de France) 대학에서 연구했다. 데이터 과학과 소프트웨어 엔지니어링 프로젝트의 한 분야인 기계 학습, 고성능 컴퓨팅, 병렬 처리, 빅데이터 시각화를 좋아하고 잘 다룬다. 고성능 시각화 파이썬 패키지 Vispy의 개발자이기도 하며, 이 책의 후속편 『IPython Interactive Computing and Visualization Cookbook』(팩트출판사)의 저자다. 이 책은 파이썬으로 데이터 과학과 수치 계산에 대해 좀 더 자세히 다룬다.
전철욱(옮긴이)
웹의 개방성, 파이썬의 기민성, 기계 학습의 예측성을 좋아한다. 공익을 위한 재능을 만들고자 노력 중이다. 호주에서 여우 세 마리에게 잡혀 살고 있다. 에이콘출판사의 『파이썬과 기계 학습』(2015), 『Julia 프로그래밍』(2015), 『Building Machine Learning Systems with Python 한국어판 (개정판)』(2015)과 『R을 활용한 기계 학습』(2014)을 번역했다.
목차
1. 아이파이썬 시작 __파이썬, 아이파이썬, 주피터 소개 ____주피터와 아이파이썬 ____이 책에서 다루는 내용 ____참고 __아나콘다로 파이썬 설치 ____아나콘다 다운로드 ____아나콘다 설치 ____시작하기 전 ________터미널 열기 ________홈 디렉토리 찾기 ________시스템 경로 변경 ____설치 테스트 ____환경변수 관리 ____일반 conda 명령 ____참고 ____notebook 다운로드 __노트북 소개 ____아이파이썬 콘솔 실행 ____주피터 노트북 실행 ____노트북 대시보드 ____노트북 사용자 인터페이스 ____notebook 셀의 구조 ________마크다운 셀 ________코드 셀 ____노트북 모달 인터페이스 ________두 모드 모두에서 사용할 수 있는 키보드 단축키 ________편집 모드에서만 사용할 수 있는 키보드 단축키 ________명령 모드에서만 사용할 수 있는 키보드 단축키 ____참고 __파이썬 맛보기 ____Hello world ____변수 ____문자열 확장 ____리스트 ____반복문 ____들여쓰기 ____조건문 ____함수 ____위치 아규먼트와 키워드 아규먼트 ____Passage by assignment ____오류 ____객체 지향 프로그래밍 ____함수형 프로그래밍 ____파이썬 2와 파이썬 3 ____기본을 넘어 __10개의 주피터/아이파이썬 기본 사항 ____아이파이썬을 확장 셸로 사용하기 ____매직 명령 배우기 ____탭 완성 정복하기 ____마크다운으로 노트북에서 대화형 문서 작성 ____노트북에서 대화형 위젯 만들기 ____아이파이썬에서 파이썬 스크립트 실행 ____파이썬 객체 조사하기 ____파이썬 코드 디버깅 ____파이썬 코드 벤치마킹 ____파이썬 코드 프로파일링 __요약 2. 판다스로 대화형 데이터 분석하기 __노트북에서 데이터셋 탐색 ____데이터 출처 ____데이터셋 다운로드 로딩 ____맷플롯립으로 도표 그리기 ____판다스와 seaborn을 사용한 기술 통계 __데이터 조작 ____데이터 선택 ________열 선택 ________행 선택 ________불 인덱싱으로 필터링 ____계산하기 ____텍스트 다루기 ____날짜와 시간 다루기 ____결측치 다루기 __복잡한 연산 ____Group-by ____조인 __요약 3. NumPy로 수치 계산하기 __기본 벡터 계산 ____다차원 배열 ____ndarray ____ndarray에 대한 벡터 연산 ____NumPy는 왜 벡터 계산이 빠른가 ____ndarray를 메모리에 어떻게 저장할까 ____왜 ndarray의 연산은 빠른가 __배열 생성과 로딩 ____배열 생성 ____파일에서의 배열 로딩 __기본 배열 조작 __NumPy로 배열 계산 ____선택과 인덱싱 ____배열의 불린 연산 ____배열에서 수학 연산 ____NumPy로 밀도 지도 그리기 ____다른 주제 __요약 4. 대화형 도표와 그래픽 인터페이스 __도표 백엔드 선택 ____인라인 도표 ____그림 외부 출력 ____GUI 툴킷 ____동적 인라인 도표 ____웹 기반 시각화 __맷플롯립과 seaborn 기본 사항 ____맷플롯립을 사용한 일반 도표 ____맷플롯립 도표 수정 ____노트북에서 대화형 맷플롯립 그림 사용하기 ____seaborn으로 고수준 도표 그리기 __이미지 처리 __다른 도표와 시각화 라이브러리 ____고수준 도표 그리기 ________Bokeh ________Vincent와 Vega ________Plotly ____지도와 기하학 ________맷플롯립 Basemap 툴킷 ________GeoPandas ________Leaflet 랩퍼: folium와 mplleaflet ____3D 시각화 ________Mayavi ________VisPy __요약 5. 고성능과 병렬 계산 __Numba로 파이썬 코드 가속화 ____랜덤 워크 ____일반 함수 __Cython으로 파이썬에서 C 코드 작성 ____Cython와 파이썬을 위한 C 컴파일러 설치 ____파이썬과 Cython으로 에라토스테네스 체 구현 __IPython.parallel을 활용한 다중 코어로 작업 분산 ____다이렉트 인터페이스 ____로드밸런스드 인터페이스 __고성능 계산 기술 ____MPI ____분산 계산 ____C/C++과 파이썬 ____GPU 계산 ____PyPy ____줄리아 __요약 6. 아이파이썬 개별화 __아이파이썬 확장으로 사용자 매직 명령 만들기 __새 주피터 커널 작성 __노트북에서 리치 HTML 요소 출력 ____노트북에서 SVG 출력 ____노트북에서 자바스크립트와 D3 __자바스크립트로 노트북 인터페이스 개별화 __요약