CHAPTER 1 과학 기술 컴퓨팅과 파이썬 1
1.1 데이터로 살펴보는 파이썬의 현재 3
1.2 파이썬 기초 지식 8
1.3 과학 기술 컴퓨팅과 파이썬의 관계 17
1.4 정리 31

CHAPTER 2 제로부터 시작하는시뮬레이터 개발 33
2.1 시뮬레이터 설계하기 35
2.2 기능 분할과 파일 분할 37
2.3 프로그램 작성 40
2.4 정적 코드 분석 50
2.5 단위 테스트 52
2.6 디버깅 61
2.7 프로그램의 최적화 67
2.8 정리 73

CHAPTER 3 IPython과 Spyder 75
3.1 IPython 77
3.2 Spyder 106
3.3 정리 114

CHAPTER 4 파이썬의 기초 115
4.1 작성 스타일 117
4.2 객체와 데이터 타입 124
4.3 시퀀스 타입 조작하기 136
4.4 집합 타입과 딕셔너리 타입의 조작 142
4.5 변수와 데이터 145
4.6 얕은 복사와 깊은 복사 154
4.7 연산자와 평가식 158
4.8 흐름 제어 162
4.9 함수 정의하기 170
4.10 모듈과 패키지 179
4.11 네임스페이스와 유효 범위 185
4.12 정리 191

CHAPTER 5 클래스와 객체의 기초 193
5.1 클래스 정의 195
5.2 상속 200
5.3 스태틱 메서드와 클래스 메서드 202
5.4 정보를 은폐하는 방법 204
5.5 클래스와 네임스페이스 206
5.6 정리 210

CHAPTER 6 입력과 출력 211
6.1 콘솔 입출력 213
6.2 파일 입출력의 기본 214
6.3 데이터 파일 입출력하기 217
6.4 pandas의 데이터 입출력 기능 232
6.5 웹상의 정보를 입력받기 242
6.6 정리 244

CHAPTER 7 NumPy 245
7.1 NumPy란? 247
7.2 NumPy의 데이터 타입 251
7.3 다차원 배열 객체 ndarray 254
7.4 유니버설 함수 272
7.5 브로드캐스팅 274
7.6 정리 278

CHAPTER 8 SciPy 279
8.1 SciPy란? 281
8.2 SciPy 활용하기 285
8.3 정리 298

CHAPTER 9 matplotlib 299
9.1 matplotlib이란? 301
9.2 matplotlib 설정하기 304
9.3 matplotlib 활용하기 312
9.4 그 외의 그리기 툴 323
9.5 정리 324

CHAPTER 10 pandas 325
10.1 pandas란? 327
10.2 pandas의 데이터 타입 329
10.3 데이터 처리하기 338
10.4 정리 362

CHAPTER 11 프로그램 최적화 365
11.1 프로그램 최적화의 기본 367
11.2 병목 해소 368
11.3 병렬 처리하기 381
11.4 정리 392

CHAPTER 12 프로그램 최적화 ― 응용 예 393
12.1 고속 라이브러리 활용하기 395
12.2 JIT 컴파일러 사용하기 406
12.3 정리 417

APPENDIX 419
A 참고 문헌 & 학습 자료 421
B 내장 함수와 표준 라이브러리 424
C NumPy 함수의 레퍼런스 429