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

Table of contents

1. 우아한 사이파이
   1. 지은이·옮긴이 소개
   2. 옮긴이의 말
   3. 이 책에 대하여 (1/2)
   4. 이 책에 대하여 (2/2)
2. CHAPTER 0 들어가며
   1. 0.1 왜 ‘사이파이’인가?
   2. 0.2 사이파이 생태계
   3. 0.3 대혼란 : 파이썬 2 vs 파이썬 3
   4. 0.4 사이파이 생태계와 커뮤니티 (1/2)
   5. 0.4 사이파이 생태계와 커뮤니티 (2/2)
   6. 0.5 도움 받기
   7. 0.6 파이썬 설치하기
   8. 0.7 사이파이의 세계로
3. CHAPTER 1 우아한 넘파이 : 파이썬 과학 기초
   1. 1.1 유전자 발현과 데이터
   2. 1.2 넘파이 N차원 배열
      1. 1.2.1 왜 파이썬 리스트 대신 ndarray를 사용할까?
      2. 1.2.2 벡터화
      3. 1.2.3 브로드캐스팅
   3. 1.3 유전자 발현 데이터셋
      1. 1.3.1 팬더스로 데이터 읽기
   4. 1.4 정규화
      1. 1.4.1 샘플 간 비교
      2. 1.4.2 샘플 간 공간 크기 정규화
      3. 1.4.3 유전자 간 비교
      4. 1.4.4 샘플과 유전자의 정규화 : RPKM (1/2)
      5. 1.4.4 샘플과 유전자의 정규화 : RPKM (2/2)
   5. 1.5 마치며
4. CHAPTER 2 넘파이와 사이파이의 분위수 정규화
   1. 2.1 데이터 가져오기
   2. 2.2 개체 간 유전자 발현 분포의 차이
   3. 2.3 이중 군집화
   4. 2.4 군집 시각화
   5. 2.5 생존율 예측
      1. 2.5.1 추가 작업 : TCGA의 환자 군집 사용하기
      2. 2.5.2 추가 작업 : TCGA 군집 재현하기
5. CHAPTER 3 이미지 지역망 : ndimage
   1. 3.1 이미지는 넘파이 배열일 뿐이다
      1. 3.1.1 연습문제 : 격자 오버레이 추가
   2. 3.2 신호 처리 필터 (1/2)
   3. 3.2 신호 처리 필터 (2/2)
   4. 3.3 이미지 필터링(2차원 필터)
   5. 3.4 제네릭 필터 : 근접값의 임의 함수
      1. 3.4.1 연습문제 : 콘웨이의 생명 게임
      2. 3.4.2 연습문제 : 소벨 필터 코드 리팩토링
   6. 3.5 그래프와 NetworkX 라이브러리
      1. 3.5.1 연습문제 : 사이파이 곡선 맞춤
   7. 3.6 지역 근접 그래프
   8. 3.7 우아한 ndimage : 지역 근접 그래프에서 호랑이 추출하기
   9. 3.8 평균 색상 분할
6. CHAPTER 4 주파수와 고속 푸리에 변환
   1. 4.1 주파수
   2. 4.2 새소리 스펙트로그램 (1/2)
   3. 4.2 새소리 스펙트로그램 (2/2)
   4. 4.3 푸리에 변환 역사
   5. 4.4 푸리에 변환 구현
   6. 4.5 이산 푸리에 변환 길이 선택하기
   7. 4.6 기타 이산 푸리에 변환 개념
      1. 4.6.1 주파수와 순서
      2. 4.6.2 윈도윙
   8. 4.7 실전 레이더 데이터 분석 (1/2)
   9. 4.7 실전 레이더 데이터 분석 (2/2)
      1. 4.7.1 주파수 영역의 신호 속성
      2. 4.7.2 윈도우 적용하기
      3. 4.7.3 레이더 이미지
      4. 4.7.4 기타 고속 푸리에 변환 응용
      5. 4.7.5 기타 참고 자료
      6. 4.7.6 연습문제 : 이미지 합성곱
7. CHAPTER 5 희소행렬과 혼동행렬
   1. 5.1 혼동행렬
      1. 5.1.1 연습문제 : 혼동행렬의 계산 복잡성
      2. 5.1.2 연습문제 : 혼동행렬을 계산하는 대체 알고리즘
      3. 5.1.3 연습문제 : 다중 혼동행렬 계산
   2. 5.2 scipy.sparse 데이터 형식
      1. 5.2.1 COO 형식
      2. 5.2.2 연습문제 : COO 형식 표현
      3. 5.2.3 CSR 형식
   3. 5.3 희소행렬 애플리케이션 : 이미지 변환
      1. 5.3.1 연습문제 : 이미지 회전
   4. 5.4 (다시) 혼동행렬
      1. 5.4.1 연습문제 : 메모리 사용량 줄이기
   5. 5.5 분할과 혼동행렬
   6. 5.6 정보 이론 요약
      1. 5.6.1 연습문제 : 조건부 엔트로피 계산
   7. 5.7 분할의 정보 이론 : 정보 변형
   8. 5.8 희소행렬을 위한 넘파이 배열
   9. 5.9 정보 변형 사용하기 (1/2)
   10. 5.9 정보 변형 사용하기 (2/2)
8. CHAPTER 6 사이파이 선형대수학
   1. 6.1 선형대수학 기초
   2. 6.2 그래프의 라플라시안 행렬
      1. 6.2.1 연습문제 : 회전 행렬 (1/2)
      2. 6.2.1 연습문제 : 회전 행렬 (2/2)
   3. 6.3 뇌 데이터와 라플라시안 (1/2)
   4. 6.3 뇌 데이터와 라플라시안 (2/2)
      1. 6.3.1 연습문제 : 유사도 보기
      2. 6.3.2 도전 과제 : 희소행렬과 선형대수학
   5. 6.4 페이지랭크 알고리즘 : 평판과 중요도를 위한 선형대수학 (1/2)
   6. 6.4 페이지랭크 알고리즘 : 평판과 중요도를 위한 선형대수학 (2/2)
      1. 6.4.1 연습문제 : 댕글링(Dangling) 노드 처리
      2. 6.4.2 연습문제 : 함수 비교
   7. 6.5 마치며
9. CHAPTER 7 사이파이 함수 최적화
   1. 7.1 사이파이 최적화 모듈 : scipy.optimize
      1. 7.1.1 예제 : 이미지 이동 최적화 계산
   2. 7.2 이미지 등록 최적화
   3. 7.3 국소 최저치 피하기와 배싱 호핑
      1. 7.3.1 연습문제 : 정렬 함수 수정
   4. 7.4 무엇이 최선인가? : 적합한 목적함수 선택 (1/2)
   5. 7.4 무엇이 최선인가? : 적합한 목적함수 선택 (2/2)
10. CHAPTER 8 빅데이터와 Toolz 라이브러리
    1. 8.1 스트리밍과 yield
    2. 8.2 Toolz 스트리밍 라이브러리 소개
    3. 8.3 k-mer 계산과 오류 수정
    4. 8.4 커링 : 스트리밍의 묘미
    5. 8.5 k-mer 계산 계속하기
       1. 8.5.1 연습문제 : 스트리밍 데이터와 PCA
    6. 8.6 게놈의 마르코프 모델
       1. 8.6.1 연습문제 : 온라인 압축풀기
11. 에필로그 (1/2)
12. 에필로그 (2/2)
13. 부록 : 연습문제 정답 (1/6)
14. 부록 : 연습문제 정답 (2/6)
15. 부록 : 연습문제 정답 (3/6)
16. 부록 : 연습문제 정답 (4/6)
17. 부록 : 연습문제 정답 (5/6)
18. 부록 : 연습문제 정답 (6/6)
19. 찾아보기