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엔지니어를 위한 파이썬 (개발 기초, 필수 라이브러리, 그리고 고속화)
저자 : 나카쿠키 켄지
출판사 : 제이펍
출판년 : 2017
ISBN : 9791188621026
책소개
과학 기술 컴퓨팅을 위한 파이썬 프로그래밍!
연구와 개발을 위한 기본 문법과 실전 테크닉!
이 책은 과학 기술 컴퓨팅에서 파이썬이 지니는 매력을 많은 사람에게 알리고자 집필하였습니다. 파이썬의 언어 스펙뿐만 아니라 주요 라이브러리의 사용법과 고속 처리를 위해 필요한 기초 지식 및 실무 기법을 함께 소개하였기에 실용성 또한 뛰어날 것입니다. 또한, 파이썬을 처음 배우는 분들을 위해 그림이나 표를 이용하여 쉽게 설명하는 데도 중점을 두었습니다. 이 책을 통해 좀 더 많은 독자가 파이썬을 알게 되고, 독자 여러분의 기술력 향상에 조금이라도 기여하게 된다면 더할 나위 없이 기쁠 것입니다.
연구와 개발을 위한 기본 문법과 실전 테크닉!
이 책은 과학 기술 컴퓨팅에서 파이썬이 지니는 매력을 많은 사람에게 알리고자 집필하였습니다. 파이썬의 언어 스펙뿐만 아니라 주요 라이브러리의 사용법과 고속 처리를 위해 필요한 기초 지식 및 실무 기법을 함께 소개하였기에 실용성 또한 뛰어날 것입니다. 또한, 파이썬을 처음 배우는 분들을 위해 그림이나 표를 이용하여 쉽게 설명하는 데도 중점을 두었습니다. 이 책을 통해 좀 더 많은 독자가 파이썬을 알게 되고, 독자 여러분의 기술력 향상에 조금이라도 기여하게 된다면 더할 나위 없이 기쁠 것입니다.
[예스24에서 제공한 정보입니다.]
출판사 서평
과학 기술 컴퓨팅을 위한 파이썬 프로그래밍!
연구와 개발을 위한 기본 문법과 실전 테크닉!
이 책에서는 파이썬 언어 스펙과 기본적인 내용에 더해 연구 개발 분야에서 파이썬이 어떻게 쓰이는가에 중점을 두고 파이썬을 소개합니다. 주로 이공계 학생이나 엔지니어들이 파이썬의 생태계를 활용하여 효율적인 연구, 개발을 하는 데 도움이 되는 구성으로 이뤄져 있습니다.
이 책의 대상 독자
● 파이썬이 어떤 언어인지, 어떤 일을 할 수 있는지 배우고 싶은 분
● 파이썬으로 과학 기술 컴퓨팅을 수행하려는 분
● 파이썬 고성능 프로그래밍의 기초를 배우고 싶은 분
● 파이썬의 문법뿐만 아니라 실제 프로그래밍 작성법을 배우고 싶은 분
연구와 개발을 위한 기본 문법과 실전 테크닉!
이 책에서는 파이썬 언어 스펙과 기본적인 내용에 더해 연구 개발 분야에서 파이썬이 어떻게 쓰이는가에 중점을 두고 파이썬을 소개합니다. 주로 이공계 학생이나 엔지니어들이 파이썬의 생태계를 활용하여 효율적인 연구, 개발을 하는 데 도움이 되는 구성으로 이뤄져 있습니다.
이 책의 대상 독자
● 파이썬이 어떤 언어인지, 어떤 일을 할 수 있는지 배우고 싶은 분
● 파이썬으로 과학 기술 컴퓨팅을 수행하려는 분
● 파이썬 고성능 프로그래밍의 기초를 배우고 싶은 분
● 파이썬의 문법뿐만 아니라 실제 프로그래밍 작성법을 배우고 싶은 분
[알라딘에서 제공한 정보입니다.]
목차정보
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 연속열형 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
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 연속열형 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
[알라딘에서 제공한 정보입니다.]