NumPy 상세페이지
출간 정보
- 2023.11.03 전자책 출간
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파일 정보
- EPUB
- 약 17.9만 자
- 0.2MB
지원 환경
- 앱
- 웹
- PC뷰어
- PAPER
ISBN
9791171270538
UCI
-
NumPy
작품 정보
수치 및 과학 컴퓨팅을 위한 파이썬 생태계에서 가장 기본적인 라이브러리 중 하나인 NumPy에 대한 종합 가이드인 "NumPy"에 오신 것을 환영합니다. NumPy는 Numerical Python의 줄임말로, 데이터 조작, 분석 및 계산을 위한 필수 구성 요소를 제공합니다. 데이터 과학자, 머신 러닝 엔지니어 또는 수치 컴퓨팅의 힘을 활용하고자 하는 파이썬 애호가라면 이 책이 NumPy를 마스터하는 관문이 될 것입니다.
1장, 'NumPy 소개'에서는 파이썬을 이용한 수치 계산의 세계로 입문하는 데 도움이 되는 내용을 다룹니다. 이 장에서는 NumPy의 역사, 파이썬 생태계에서 차지하는 중요성, 다른 라이브러리와 비교하는 방법에 대해 알아봅니다. 이 장은 NumPy의 깊숙한 곳으로 들어가는 여정의 시작을 알립니다.
2장, 'NumPy 배열'에서는 핵심 데이터 구조인 배열을 살펴봄으로써 NumPy의 핵심을 살펴봅니다. 배열을 만들고, 조작하고, 색인을 생성하여 대규모 데이터 집합으로 효율적으로 작업하고 고급 계산을 수행하는 방법을 알아봅니다.
3장, 'NumPy 데이터 유형'에서는 NumPy가 제공하는 데이터 유형을 자세히 살펴봅니다. 데이터 유형을 이해하는 것은 효율적인 메모리 관리와 다른 라이브러리와의 호환성을 위해 매우 중요하며, 이 장에서는 정보에 입각한 선택을 하는 데 필요한 지식을 습득할 수 있습니다.
4장, 'NumPy 배열 연산'에서는 NumPy가 제공하는 방대한 배열 연산과 함수를 소개합니다. 기본 산술 및 집계부터 고급 요소별 및 행렬 연산에 이르기까지 다양한 작업을 효율적으로 수행하는 방법을 배웁니다.
5장, 'NumPy 선형 대수'에서는 NumPy를 사용한 선형 대수 연산에 대해 자세히 살펴봅니다. 행렬, 벡터 연산, 선형 방정식 풀기 등 머신 러닝과 과학 컴퓨팅에 없어서는 안 될 몇 가지 주제를 살펴봅니다.
6장, 'NumPy 통계 함수'에서는 NumPy를 사용한 통계 분석에 대해 소개합니다. 중심 경향과 분산의 측정값을 계산하고, NumPy의 통계 함수를 사용해 가설 테스트를 수행하는 방법을 배웁니다.
7장, 'NumPy 입력 및 출력'에서는 NumPy로 데이터를 읽고 쓰는 방법을 다룹니다. 이 장에서는 텍스트 파일, 바이너리 형식 또는 NumPy의 기본 파일 형식에 관계없이 데이터를 효율적으로 처리하는 데 필요한 도구를 제공합니다.
8장, 'NumPy 모범 사례'에서는 깔끔하고 읽기 쉬우며 성능이 우수한 NumPy 코드를 작성하는 데 유용한 인사이트를 제공합니다. 코드 구성, 메모리 관리, 최적화를 위한 모범 사례를 살펴봅니다.
9장, '고급 NumPy 기법'에서는 구조화된 배열과 레코드 배열, 사용자 정의 함수 등 고급 주제를 살펴봅니다. 이 장은 NumPy로 가능성의 한계를 넓히고자 하는 사람들에게 이상적입니다.
10장, '다른 라이브러리와 NumPy'에서는 NumPy가 SciPy, Pandas와 같은 다른 인기 있는 파이썬 라이브러리와 통합되는 방법을 살펴봅니다. 다양한 데이터 과학 및 머신 러닝 워크플로우에서 NumPy가 어떻게 중요한 역할을 하는지 확인할 수 있습니다.
데이터 분석, 머신 러닝, 시뮬레이션 등 어떤 작업을 수행하든 NumPy는 없어서는 안 될 필수 도구입니다. 이 책을 다 읽고 나면 NumPy를 효과적으로 활용하고 복잡한 수치 계산 작업을 자신 있게 처리할 수 있는 지식과 기술을 갖추게 될 것입니다.
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2장, 'NumPy 배열'에서는 핵심 데이터 구조인 배열을 살펴봄으로써 NumPy의 핵심을 살펴봅니다. 배열을 만들고, 조작하고, 색인을 생성하여 대규모 데이터 집합으로 효율적으로 작업하고 고급 계산을 수행하는 방법을 알아봅니다.
3장, 'NumPy 데이터 유형'에서는 NumPy가 제공하는 데이터 유형을 자세히 살펴봅니다. 데이터 유형을 이해하는 것은 효율적인 메모리 관리와 다른 라이브러리와의 호환성을 위해 매우 중요하며, 이 장에서는 정보에 입각한 선택을 하는 데 필요한 지식을 습득할 수 있습니다.
4장, 'NumPy 배열 연산'에서는 NumPy가 제공하는 방대한 배열 연산과 함수를 소개합니다. 기본 산술 및 집계부터 고급 요소별 및 행렬 연산에 이르기까지 다양한 작업을 효율적으로 수행하는 방법을 배웁니다.
5장, 'NumPy 선형 대수'에서는 NumPy를 사용한 선형 대수 연산에 대해 자세히 살펴봅니다. 행렬, 벡터 연산, 선형 방정식 풀기 등 머신 러닝과 과학 컴퓨팅에 없어서는 안 될 몇 가지 주제를 살펴봅니다.
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7장, 'NumPy 입력 및 출력'에서는 NumPy로 데이터를 읽고 쓰는 방법을 다룹니다. 이 장에서는 텍스트 파일, 바이너리 형식 또는 NumPy의 기본 파일 형식에 관계없이 데이터를 효율적으로 처리하는 데 필요한 도구를 제공합니다.
8장, 'NumPy 모범 사례'에서는 깔끔하고 읽기 쉬우며 성능이 우수한 NumPy 코드를 작성하는 데 유용한 인사이트를 제공합니다. 코드 구성, 메모리 관리, 최적화를 위한 모범 사례를 살펴봅니다.
9장, '고급 NumPy 기법'에서는 구조화된 배열과 레코드 배열, 사용자 정의 함수 등 고급 주제를 살펴봅니다. 이 장은 NumPy로 가능성의 한계를 넓히고자 하는 사람들에게 이상적입니다.
10장, '다른 라이브러리와 NumPy'에서는 NumPy가 SciPy, Pandas와 같은 다른 인기 있는 파이썬 라이브러리와 통합되는 방법을 살펴봅니다. 다양한 데이터 과학 및 머신 러닝 워크플로우에서 NumPy가 어떻게 중요한 역할을 하는지 확인할 수 있습니다.
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작가 소개
세상에 필요한 솔루션을 개발하기 위해 다양한 프로그래밍을 활용하고 있습니다.
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