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
- 분류기호
- 듀이십진분류법->006.78
소장정보
위치 | 등록번호 | 청구기호 / 출력 | 상태 | 반납예정일 |
---|---|---|---|---|
이용 가능 (1) | ||||
한국노동연구원 | 20003332 | 대출가능 | - |
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