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단행본Acorn+PACKT technical book

파이썬과 Jupyter Notebook: IPython을 활용한 데이터 분석과 시각화

청구기호
006.78 LEA2015파
판사항
2 ed
발행사항
서울 : 에이콘, 2016
형태사항
206 p. ;. 24 cm
원서명
Learning IPython for interactive computing and data visualization
원저자명
Rossant, Cyrille,
서지주기
영어 원작을 한국어로 번역
일반주기
기술 감수자: Damian Avila, Nicola Rainiero
ISBN
9788960778443
소장정보
위치등록번호청구기호 / 출력상태반납예정일
이용 가능 (1)
한국노동연구원20003332대출가능-
이용 가능 (1)
  • 등록번호
    20003332
    상태/반납예정일
    대출가능
    -
    위치/청구기호(출력)
    한국노동연구원
책 소개
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.
목차
지은이 소개 = 5 기술 감수자 소개 = 6 옮긴이 소개 = 7 옮긴이의 말 = 8 들어가며 = 17 1. 아이파이썬 시작 = 23 파이썬, 아이파이썬, 주피터 소개 = 24 주피터와 아이파이썬 = 25 이 책에서 다루는 내용 = 27 참고 = 27 아나콘다로 파이썬 설치 = 28 아나콘다 다운로드 = 28 아나콘다 설치 = 29 시작하기 전 = 30 터미널 열기 = 30 홈 디렉토리 찾기 = 31 시스템 경로 변경 = 31 설치 테스트 = 32 환경변수 관리 = 33 일반 conda 명령 = 34 참고 = 35 notebook 다운로드 = 35 노트북 소개 = 37 아이파이썬 콘솔 실행 = 37 주피터 노트북 실행 = 38 노트북 대시보드 = 39 노트북 사용자 인터페이스 = 40 notebook 셀의 구조 = 40 마크다운 셀 = 41 코드 셀 = 42 노트북 모달 인터페이스 = 43 두 모드 모두에서 사용할 수 있는 키보드 단축키 = 43 편집 모드에서만 사용할 수 있는 키보드 단축키 = 43 명령 모드에서만 사용할 수 있는 키보드 단축키 = 43 참고 = 44 파이썬 맛보기 = 44 Hello world = 45 변수 = 46 문자열 확장 = 47 리스트 = 48 반복문 = 50 들여쓰기 = 51 조건문 = 51 함수 = 52 위치 아규먼트와 키워드 아규먼트 = 53 참조 전달 = 54 오류 = 55 객체 지향 프로그래밍 = 57 함수형 프로그래밍 = 58 파이썬 2와 파이썬 3 = 59 기본을 넘어 = 60 10개의 주피터/아이파이썬 기본 사항 = 61 아이파이썬을 확장 셸로 사용하기 = 61 매직 명령 배우기 = 66 탭 완성 정복하기 = 69 마크다운으로 노트북에서 대화형 문서 작성 = 71 노트북에서 대화형 위젯 만들기 = 73 아이파이썬에서 파이썬 스크립트 실행 = 75 파이썬 객체 조사하기 = 77 파이썬 코드 디버깅 = 78 파이썬 코드 벤치마킹 = 80 파이썬 코드 프로파일링 = 81 요약 = 83 2. 판다스로 대화형 데이터 분석하기 = 85 노트북에서 데이터셋 탐색 = 86 데이터 출처 = 86 데이터셋 다운로드 로딩 = 87 맷플롯립으로 도표 그리기 = 90 판다스와 seaborn을 사용한 기술 통계 = 94 데이터 조작 = 96 데이터 선택 = 96 열 선택 = 97 행 선택 = 97 불 인덱싱으로 필터링 = 99 계산하기 = 100 텍스트 다루기 = 102 날짜와 시간 다루기 = 103 결측치 다루기 = 104 복잡한 연산 = 105 그룹으로 묶기 = 106 조인 = 108 요약 = 111 3. NumPy로 수치 계산하기 = 113 기본 벡터 계산 = 114 다차원 배열 = 114 ndarray = 115 ndarray에 대한 벡터 연산 = 116 NumPy는 왜 벡터 계산이 빠른가 = 116 ndarray를 메모리에 어떻게 저장할까 = 118 왜 ndarray의 연산은 빠른가 = 120 배열 생성과 로딩 = 120 배열 생성 = 121 파일에서의 배열 로딩 = 122 기본 배열 조작 = 124 NumPy로 배열 계산 = 126 선택과 인덱싱 = 127 배열의 불린 연산 = 128 배열에서 수학 연산 = 130 NumPy로 밀도 지도 그리기 = 132 그 밖의 주제 = 135 요약 = 136 4. 대화형 도표와 그래픽 인터페이스 = 137 도표 백엔드 선택 = 138 인라인 도표 = 138 그림 외부 출력 = 139 GUI 툴킷 = 139 동적 인라인 도표 = 141 웹 기반 시각화 = 142 맷플롯립과 seaborn 기본 사항 = 143 맷플롯립을 사용한 일반 도표 = 144 맷플롯립 도표 수정 = 148 노트북에서 대화형 맷플롯립 그림 사용하기 = 150 seaborn으로 고수준 도표 그리기 = 152 이미지 처리 = 154 발전된 도표와 시각화 라이브러리 = 158 고수준 도표 그리기 = 158 Bokeh = 158 Vincent와 Vega = 159 Plotly = 160 지도와 기하학 = 161 맷플롯립 Basemap 툴킷 = 161 GeoPandas = 162 Leaflet 랩퍼 : folium와 mplleaflet = 162 3D 시각화 = 163 Mayavi = 163 VisPy = 163 요약 = 164 5. 고성능과 병렬 계산 = 165 Numba로 파이썬 코드 가속화 = 166 랜덤 워크 = 167 일반 함수 = 170 Cython으로 파이썬에서 C 코드 작성 = 172 Cython와 파이썬을 위한 C 컴파일러 설치 = 172 파이썬과 Cython으로 에라토스테네스 체 구현 = 173 IPython.parallel을 활용한 다중 코어로 작업 분산 = 177 다이렉트 인터페이스 = 178 로드밸런스드 인터페이스 = 180 고성능 계산 기술 = 183 MPI = 183 분산 계산 = 184 C/C++과 파이썬 = 184 GPU 계산 = 185 PyPy = 185 줄리아 = 186 요약 = 186 6. 아이파이썬 개별화 = 187 아이파이썬 확장으로 사용자 매직 명령 만들기 = 188 새 주피터 커널 작성 = 190 노트북에서 리치 HTML 요소 출력 = 195 노트북에서 SVG 출력 = 195 노트북에서 자바스크립트와 D3 = 197 자바스크립트로 노트북 인터페이스 개별화 = 200 요약 = 202 찾아보기 = 203