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우아한 사이파이 - 수학, 과학, 엔지니어링을 위한 파이썬 데이터 분석 라이브러리 SciPy
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우아한 사이파이 - 수학, 과학, 엔지니어링을 위한 파이썬 데이터 분석 라이브러리 SciPy 수학, 과학, 엔지니어링을 위한 파이썬 데이터 분석 라이브러리 SciPy

  • 후안누네즈이글레시아스
  • |
  • 한빛미디어
  • |
  • 2018-06-01 출간
  • |
  • 304페이지
  • |
  • 184 X 236 X 12 mm /548g
  • |
  • ISBN 9791162240748
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출판사서평




★ 왜 ‘사이파이’인가?
넘파이와 사이파이 라이브러리는 파이썬 과학 생태계의 핵심이다. 사이파이 소프트웨어 라이러리는 통계, 신호 처리, 이미지 처리 및 함수 최적화와 같은 과학 데이터 처리에 사용하는 일련의 함수를 제공한다. 사이파이는 파이썬 숫자 배열 계산 라이브러리인 넘파이를 기반으로 한다. 지난 몇 년 동안 넘파이와 사이파이 기반 앱과 라이브러리 생태계는 천문학, 생물학, 기상학 및 기후 과학, 재료 과학 등 다양한 분야에 걸쳐 급격히 성장해왔다.

★ 이 책에서 다루는 수학, 과학, 엔지니어링 주요 패키지 소개
- 사이파이(SciPy) : 신호의 처리, 통합 및 최적화, 그리고 통계와 같은 분야에 사용되는 효율적인 수치 알고리즘의 모음이다. 사용자 친화적인 인터페이스를 제공한다.
- 넘파이(NumPy) : 파이썬에서 기초 과학을 다루는 넘파이는 효율적인 수치 배열과 선형대수, 난수 및 푸리에 변환을 포함한 광범위한 수치 계산을 제공한다. 넘파이의 가장 강력한 기능은 N 차원 배열(ndarry)이다. 이러한 자료 구조는 숫자를 효율적으로 저장하고, 다차원의 그리드(grid )를 정의한다.
- 맷플롯립(Matplotlib) : 2차원 및 기본적인 3차원 그래프를 그리는 강력한 패키지다.
- 아이파이썬(IPython) : 데이터와 테스트 로직을 적용하여 그 결과를 쉽고 빠르게 얻을 수 있는 파이썬의 대화식 인터프리터 인터페이스다.
- 주피터 노트북(Jupyter notebook) : 브라우저에서 코드, 텍스트, 수식 및 대화식 위젯을 결합한 풍부한 문서를 만들 수 있다. 실제로 이 책에서 사용하는 코드를 주피터 노트북으로 변환하여 실행했다(이 책의 모든 예제가 올바르게 작동한다). 주피턴는 아이파이썬의 확장으로 시작했지만, 현재는 사이썬(Cython), 줄리아(Julia), R, 옥타브(Octave), 배시(Bash), 펄(Perl ), 루비(Ruby)를 비롯한 여러 언어를 지원한다.
- 팬더스(pandas) : 사용하기 쉬운 패키지 형태로 칼럼 형식의 자료 구조를 빠르게 제공한다. 특히 테이블 혹은 관계형 데이터베이스와 같이 레이블이 있는 데이터셋을 처리하고, 시계열(time series ) 데이터와 슬라이딩 윈도우(sliding window)를 관리하는 데 적합하다. 또한, 데이터 파싱, 정리, 수집하고, 그래프를 그리는 데 편리한 데이터 도구를 제공한다.
- 사이킷-런(scikit-learn) : 머신러닝 알고리즘용 통합 인터페이스를 제공한다.
- 사이킷-이미지(scikit-image) : 사이파이 생태계와 완벽하게 통합하는 이미지 분석 도구를 제공한다.

★ 주요 내용
- 과학 계산에 활용되는 자료구조 넘파이 배열 사용하기
- 분위수 정규화를 사용하여 측정값이 특정 분포에 맞는지 확인하기
- 시간 또는 공간 데이터를 주파수 도메인 데이터로 고속 푸리에 변환하기
- 사이파이 희소 모듈로 이미지 분할화와 희소행렬 문제 해결하기
- 사이파이 패키지를 사용하여 선형대수학 다루기
- 사이파이의 최적화 모듈로 이미지를 정렬하고 등록하기
- 파이썬 데이터 스트리밍 요소와 Toolz 라이브러리로 대규모 데이터셋 처리하기


목차


지은이ㆍ옮긴이 소개
옮긴이의 말
이 책에 대하여

CHAPTER 0 들어가며
0.1 왜 ‘사이파이’인가?
0.2 사이파이 생태계
0.3 대혼란 : 파이썬 2 vs 파이썬 3
0.4 사이파이 생태계와 커뮤니티
0.5 도움받기
0.6 파이썬 설치하기
0.7 사이파이의 세계로

CHAPTER 1 우아한 넘파이 : 파이썬 과학 기초
1.1 유전자 발현 데이터
1.2 넘파이 N차원 배열
__1.2.1 왜 파이썬 리스트 대신 ndarray를 사용할까?
__1.2.2 벡터화
__1.2.3 브로드캐스팅
1.3 유전자 발현 데이터셋
__1.3.1 팬더스로 데이터 읽기
1.4 정규화
__1.4.1 샘플 간 비교
__1.4.2 샘플 간 공간 크기 정규화
__1.4.3 유전자 간 비교
__1.4.4 샘플과 유전자의 정규화 : RPKM
1.5 마치며

CHAPTER 2 넘파이와 사이파이의 분위수 정규화
2.1 데이터 가져오기
2.2 개체 간 유전자 발현 분포의 차이
2.3 이중 군집화
2.4 군집 시각화
2.5 생존율 예측
__2.5.1 추가 작업 : TCGA의 환자 군집 사용하기
__2.5.2 추가 작업 : TCGA 군집 재현하기

CHAPTER 3 이미지 지역망 : ndimage
3.1 이미지는 넘파이 배열일 뿐이다
__3.1.1 연습문제 : 격자 오버레이 추가
3.2 신호 처리 필터
3.3 이미지 필터링(2차원 필터)
3.4 제네릭 필터 : 근접값의 임의 함수
__3.4.1 연습문제 : 콘웨이의 생명 게임
__3.4.2 연습문제 : 소벨 필터 코드 리팩토링
3.5 그래프와 NetworkX 라이브러리
__3.5.1 연습문제 : 사이파이 곡선 맞춤
3.6 지역 근접 그래프
3.7 우아한 ndimage : 지역 근접 그래프에서 호랑이 추출하기
3.8 평균 색상 분할

CHAPTER 4 주파수와 고속 푸리에 변환
4.1 주파수
4.2 새소리 스펙트로그램
4.3 푸리에 변환 역사
4.4 푸리에 변환 구현
4.5 이산 푸리에 변환 길이 선택하기
4.6 기타 이산 푸리에 변환 개념
__4.6.1 주파수와 순서
__4.6.2 윈도윙
4.7 실전 레이더 데이터 분석
__4.7.1 주파수 영역의 신호 속성
__4.7.2 윈도우 적용하기
__4.7.3 레이더 이미지
__4.7.4 기타 고속 푸리에 변환 응용
__4.7.5 기타 참고 자료
__4.7.6 연습문제 : 이미지 합성곱

CHAPTER 5 희소행렬과 혼동행렬
5.1 혼동행렬
__5.1.1 연습문제 : 혼동행렬의 계산 복잡성
__5.1.2 연습문제 : 혼동행렬을 계산하는 대체 알고리즘
__5.1.3 연습문제 : 다중 혼동행렬 계산
5.2 scipy.sparse 데이터 형식
__5.2.1 COO 형식
__5.2.2 연습문제 : COO 형식 표현
__5.2.3 CSR 형식
5.3 희소행렬 애플리케이션 : 이미지 변환
__5.3.1 연습문제 : 이미지 회전
5.4 (다시) 혼동행렬
__5.4.1 연습문제 : 메모리 사용량 줄이기
5.5 분할과 혼동행렬
5.6 정보 이론 요약
__5.6.1 연습문제 : 조건부 엔트로피 계산
5.7 분할의 정보 이론 : 정보 변형
5.8 희소행렬을 위한 넘파이 배열
5.9 정보 변형 사용하기

CHAPTER 6 사이파이 선형대수학
6.1 선형대수학 기초
6.2 그래프의 라플라시안 행렬
__6.2.1 연습문제 : 회전 행렬
6.3 뇌 데이터와 라플라시안
__6.3.1 연습문제 : 유사도 보기
__6.3.2 도전 과제 : 희소행렬과 선형대수학
6.4 페이지랭크 알고리즘 : 평판과 중요도를 위한 선형대수학
__6.4.1 연습문제 : 댕글링(Dangling) 노드 처리
__6.4.2 연습문제 : 함수 비교
6.5 마치며

CHAPTER 7 사이파이 함수 최적화
7.1 사이파이 최적화 모듈 : scipy.optimize
__7.1.1 예제 : 이미지 이동 최적화 계산
7.2 이미지 등록 최적화
7.3 국소 최저치 피하기와 배싱 호핑
__7.3.1 연습문제 : 정렬 함수 수정
7.4 무엇이 최선인가? : 적합한 목적함수 선택

CHAPTER 8 빅데이터와 Toolz 라이브러리
8.1 스트리밍과 yield
8.2 Toolz 스트리밍 라이브러리 소개
8.3 k-mer 계산과 오류 수정
8.4 커링 : 스트리밍의 묘미
8.5 k-mer 계산 계속하기
__8.5.1 연습문제 : 스트리밍 데이터와 PCA
8.6 게놈의 마르코프 모델
__8.6.1 연습문제 : 온라인 압축풀기

에필로그
부록 : 연습문제 정답
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저자소개

저자: 후안 누네즈-이글레시아스
프리랜서 컨설턴트이자 호주 멜버른 대학교 연구 과학자다. 이전에는 하워드 휴즈 의학연구센터(HHMI) 자넬리아 팜 연구소 연구원으로 드미트리 ‘미탸’ 치클롭스키와 같이 일했다. 서던 캘리포니아 대학교에서는 샹홍 재스민 저우 교수 밑에서 조교 및 박사 과정을 밟으며 계산생물학을 공부했다. 주요 연구 관심 분야는 신경과학과 이미지 분석이다. 생물정보학 및 통계학의 그래프 연구 방법에 관심이 많다.  

저자: 해리엇 대시나우
생물정보학자로서 머독 칠드런스 리서치, 멜버른 대학교 생화학과, 빅토리안 생명 과학 컴퓨터 기관(VLSCI)에서 근무했다. 맬버른 대학교에서 심리학 학사, 유전학 및 생화학 학사, 생물정보학 석사를 취득했고 현재는 박사 과정을 밟고 있다. 유전체학, 소프트웨어 카펜트리, 파이썬, R, 유닉스, 깃 버전 관리 같은 분야에서 IT 스킬 워크숍을 조직하고 가르친다.   

도서소개


 

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