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파이썬과 수치 해석



도서명:파이썬과 수치 해석
저자/출판사:로버트,요한슨/에이콘출판
쪽수:772쪽
출판일:2019-08-30
ISBN:9791161753324

목차
지은이 소개
기술 감수자 소개
옮긴이 소개
옮긴이의 말
들어가며

1장. Python을 이용한 컴퓨팅 소개
__Python을 이용한 컴퓨팅 환경
__Python
____인터프리터
__IPython 콘솔
____입출력 캐싱
____자동 완성 및 객체 인트로스펙션
____문서
____시스템 셸과의 상호 작용
____IPython 확장
__Jupyter
____Jupyter QtConsole
____Jupyter Notebook
____Jupyter 랩
____셀 유형
____셀 편집하기
____마크다운 셀
____리치 출력 디스플레이
____nbconvert
__Spyder 통합 개발 환경
____소스 코드 편집기
____Spyder에 있는 콘솔
____객체 검사기
__요약
__추가 참고 도서 목록
__참고 문헌

2장. 벡터, 행렬, 다차원 배열
__모듈 임포트하기
__NumPy 배열 객체
____데이터 유형
____메모리 내 배열 데이터 순서
__배열 만들기
____리스트나 다른 유사-배열 객체에서 생성된 배열
____일정한 값으로 채운 배열
____증분 시퀀스로 채운 배열
____로그 시퀀스로 채워진 배열
____Meshgrid 배열
____초기화되지 않은 배열 만들기
____다른 배열의 특성으로 배열 만들기
____행렬 만들기
__인덱싱 및 슬라이싱
____1차원 배열
____다차원 배열
____뷰
____팬시 인덱싱과 부울 값 인덱싱
__재형상과 크기 변경
__벡터화 식
____산술 연산
____원소별 함수
____집계 함수
____부울 배열과 조건부 식
____집합 연산
____배열 연산
__행렬과 벡터 연산
__요약
__추가 참고 도서 목록
__참고 문헌

3장. 기호 연산
__SymPy 임포트하기
__기호들
____숫자들
__식
__식 다루기
____단순화
____확장
____인수분해 모음 및 병합
____분리, 묶기, 제거
____치환
__수치 계산
____미적분
____도함수
____적분
____계열
____극한
____합과 곱
__방정식
__선형 대수학
__요약
__추가 참고 도서 목록
__참고 문헌

4장. 도식화와 시각화3
__모듈 임포트하기
__시작하기
____대화형 및 비대화형 모드
__Figure
__Axes
____도식 유형
____선 속성
____범례
____텍스트 서식 및 주석
____축 특성
__고급 Axes 레이아웃
____인셋
____부도면
____Subplot2grid
____GridSpec
__컬러 맵 도식화
__3D 도면
__요약
__추가 참고 도서 목록
__참고 문헌

5장. 방정식 풀이
__모듈 임포트하기
__선형 연립 방정식
____정방 시스템
____비정방 방정식
__고윳값 문제
__비선형 방정식
____단변량 방정식
____비선형 연립 방정식
__요약
__추가 참고 도서 목록
__참고 문헌

6장. 최적화
__모듈 임포트하기
__최적화 문제 분류
__일변량 최적화
__제약 없는 다변량 최적화
__비선형 최소 자승 문제
__제약 조건 최적화
____선형 프로그래밍
__요약
__추가 참고 도서 목록
__참고 문헌

7장. 보간법
__모듈 임포트하기
__보간법
__다항식
__다항식 보간
__스플라인 보간
__다변량 보간법
__요약
__추가 참고 도서 목록
__참고 문헌

8장. 적분
__모듈 임포트하기
__수치적 적분법
__Scipy와의 수치적 적분
____표로 된 피적분 함수
__다중 적분
__기호와 임의-정밀도 적분
____선 적분
__적분 변환
__요약
__추가 참고 도서 목록
__참고 문헌

9장. ODE
__모듈 임포트하기
__ODE
__ODE의 기호적 해법
____방향장
____라플라스 변환을 이용한 ODE 해결
__ODE 해결을 위한 수치적인 방법
__Scipy를 이용한 ODE의 수치적 적분
__요약
__추가 참고 도서 목록
__참고 문헌

10장. 희소 행렬과 그래프
__모듈 임포트하기
__Scipy의 희소 행렬
____희소 행렬 생성 함수
____희소 선형 대수 함수
____선형 연립 방정식
____그래프와 네트워크
__요약
__추가 참고 도서 목록
__참고 문헌

11장. PDE
__모듈 임포트하기
__PDE
__FDMs
__FEM
____FEM 라이브러리 조사
__FENiCS를 이용해 PDE 해결하기
__요약
__추가 참고 도서 목록
__참고 문헌

12장. 데이터 처리 및 분석
__모듈 임포트하기
__Pandas 소개
____Series
____DataFrame
____시계열
__Seaborn 그래픽 라이브러리
__요약
__추가 참고 도서 목록
__참고 문헌

13장. 통계학
__모듈 임포트하기
__통계 및 확률 리뷰
__랜덤 수
__확률 변수 및 분포
__가설 검정
__비매개변수 기법
__요약
__추가 참고 도서 목록
__참고 문헌

14장. 통계 모델링
__모듈 임포트하기
__통계 모델링 소개
__Patsy를 이용한 통계 모델 정의
__선형 회귀
____예제 데이터셋
__이산 회귀 분석
____로지스틱 회귀
____푸아송 모델
__시계열
__요약
__추가 참고 도서 목록
__참고 문헌

15장. 머신 러닝
__모듈 임포트하기
__머신 러닝에 대한 간략한 리뷰
__회귀
__분류
__클러스터링
__요약
__추가 참고 도서 목록
__참고 문헌

16장. 베이즈 통계
__모듈 임포트하기
__베이즈 통계 소개
__모델 정의
____사후 분포 표본 추출
____선형 회귀
__요약
__추가 참고 도서 목록
__참고 문헌

17장. 신호 처리
__모듈 임포트하기
__스펙트럼 분석
____푸리에 변환
____윈도우
____스펙트로그램
__신호 필터
____컨벌루션 필터
____FIR 및 IIR 필터
__요약
__추가 참고 도서 목록
__참고 문헌

18장. 데이터 입출력
__모듈 임포트하기
__쉼표-구분 값
__HDF5
____h5py
____PyTables
____Pandas HDFStore
__JSON
__직렬화
__요약
__추가 참고 도서 목록
__참고 문헌

19장. 코드 최적화
__모듈 임포트하기
__Numba
__Cython
__요약
__추가 참고 도서 목록
__참고 문헌

부록. 코드 최적화
__설치
__Miniconda와 Conda
__완벽한 환경
__요약
__추가 참고 도서 목록

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