ÇöÀçÀ§Ä¡ : Home > ½Ç¿ë/Ãë¹Ì > ·¹Æ÷Ã÷/¿©Çà

 
ÆÄÀ̽㠶óÀ̺귯¸®¸¦ È°¿ëÇÑ µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼® (¼öÁ¤º¸¿ÏÆÇ) - ÁöÁø µ¥ÀÌÅÍ ½Ã°¢È­ ¼±°Å¿Í Àα¸Åë°è ºÐ¼® µî ½Ç»ç·Ê »ç¿ë
    ¡¤ ÁöÀºÀÌ | ¿Å±äÀÌ:¿þ½º ¸ÆÅ°´Ï (ÁöÀºÀÌ), ±è¿µ±Ù (¿Å±äÀÌ)
    ¡¤ ÃâÆÇ»ç:ÇѺû¹Ìµð¾î
    ¡¤ ÃâÆdz⵵:2013
    ¡¤ Ã¥»óÅÂ:2016 4¼â / »ç¿ë°¨ ¾à°£ ¿Ü¿£ ³«¼­¾ø´Â »ó±Þ / ¹Ý¾çÀ庻 | 592ÂÊ | 183*235mm | 1055g | ISBN : 9788968480478(8968480478) | ¿øÁ¦ Python for Data Analysis (2012³â
    ¡¤ ISBN:9788968480478
    ¡¤ ½ÃÁß°¡°Ý : ¿ø
    ¡¤ ÆǸŰ¡°Ý : ¿ø
    ¡¤ Æ÷ ÀÎ Æ® : Á¡
    ¡¤ ¼ö ·® : °³

¡ºÆÄÀ̽㠶óÀ̺귯¸®¸¦ È°¿ëÇÑ µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®¡»Àº NumPy, pandas, matplotlib, IPython µîÀÇ ´Ù¾çÇÑ ÆÄÀ̽㠶óÀ̺귯¸®¸¦ »ç¿ëÇؼ­ È¿°úÀûÀ¸·Î µ¥ÀÌÅ͸¦ ºÐ¼®ÇÒ ¼ö ÀÖ°Ô ¾Ë·ÁÁØ Ã¥ÀÌ´Ù. ¿¬´ëº° À̸§ Åë°è ÀÚ·á, ¹Ì ´ë¼± µ¥ÀÌÅͺ£À̽º ÀڷḦ ±â¹ÝÀ¸·Î ÇÑ ½ÇÁ¦ »ç·Ê ¿¬±¸¸¦ µû¶óÇÏ´Ù º¸¸é ¾î´Àµ¡ µ¥ÀÌÅÍ¿¡ ¾Ë¸Â°Ô Á¢±ÙÇÏ°í È¿°úÀûÀ¸·Î ºÐ¼®ÇÒ ¼ö ÀÖ°Ô µÈ´Ù.


__¿Å±äÀÌÀÇ ¸»
__ÁöÀºÀÌÀÇ ¸»
__ÄÚµå ¿¹Á¦ È°¿ë
__Ç¥Áö ¼³¸í

CHAPTER 1 ½ÃÀÛÇϱâ Àü¿¡
__1.1 ÀÌ Ã¥Àº?
 __1.2 ¿Ö µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®À» À§ÇÑ ÆÄÀ̽ãÀΰ¡?
 ____1.2.1 Á¢ÂøÁ¦Ã³·³ »ç¿ëÇÏ´Â ÆÄÀ̽ã
____1.2.2 ÇÑ °¡Áö ¾ð¾î¸¸ »ç¿ë
____1.2.3 ÆÄÀ̽ãÀ» »ç¿ëÇÏ¸é ¾È µÇ´Â °æ¿ì
__1.3 Çʼö ÆÄÀ̽㠶óÀ̺귯¸®
____1.3.1 NumPy
 ____1.3.2 pandas
 ____1.3.3 matplotlib
 ____1.3.4 IPython
 ____1.3.5 SciPy
 __1.4 ¼³Ä¡¿Í ¼³Á¤
____1.4.1 À©µµ¿ì
____1.4.2 ¾ÖÇÃ OS X
 ____1.4.3 ¸®´ª½º
____1.4.4 ÆÄÀ̽ã 2.x¿Í ÆÄÀ̽ã 3.x
 ____1.4.5 ÅëÇÕ °³¹ß ȯ°æ
__1.5 Ä¿¹Â´ÏƼ¿Í ÄÁÆÛ·±½º
__1.6 ÀÌ Ã¥À» »ìÆ캸´Â ¹æ¹ý
____1.6.1 ¿¹Á¦ ÄÚµå
____1.6.2 ¿¹Á¦¿¡ »ç¿ëµÈ µ¥ÀÌÅÍ
____1.6.3 import ÄÁº¥¼Ç
____1.6.4 ¿ë¾î
__1.7 °¨»çÀÇ ¸»

CHAPTER 2 »ç·Ê ¼Ò°³
__2.1 bit.lyÀÇ 1.usa.gov µ¥ÀÌÅÍ
____2.1.1 ¼ø¼ö ÆÄÀ̽ãÀ¸·Î Ç¥Áؽð£´ë ¼¼¾îº¸±â
____2.1.2 pandas·Î Ç¥Áؽð£´ë ¼¼¾îº¸±â
__2.2 MovieLensÀÇ ¿µÈ­ ÆòÁ¡ µ¥ÀÌÅÍ
____2.2.1 ÆòÁ¡ Â÷ÀÌ ±¸Çϱâ
__2.3 ½Å»ý¾Æ À̸§
____2.3.1 À̸§ À¯Çà ºÐ¼®
__2.4 ¸ÎÀ½¸»

CHAPTER 3 IPython ¼Ò°³
__3.1 IPython 񃧯
____3.1.1 ÅÇ ÀÚµ¿ ¿Ï¼º
____3.1.2 ÀÚ±â°üÂû
____3.1.3 %run ¸í·É¾î
____3.1.4 Ŭ¸³º¸µå¿¡ ÀÖ´Â ÄÚµå ½ÇÇàÇϱâ
____3.1.5 Å°º¸µå ´ÜÃàÅ°
____3.1.6 ¿¹¿Ü¿Í Æ®·¹À̽º¹é
____3.1.7 ¸ÅÁ÷ ¸í·É¾î
____3.1.8 Qt ±â¹ÝÀÇ GUI ÄܼÖ
____3.1.9 Pylab ¸ðµå¿Í Matplolib ÅëÇÕ
__3.2 ¸í·É¾î È÷½ºÅ丮 »ç¿ëÇϱâ
____3.2.1 ¸í·É¾î °Ë»ö°ú Àç»ç¿ë
____3.2.2 ÀÔ?Ãâ·Â º¯¼ö
____3.2.3 ÀÔ?Ãâ·Â ±â·ÏÇϱâ
__3.3 ¿î¿µÃ¼Á¦¿Í ÇÔ²² »ç¿ëÇϱâ
____3.3.1 ¼Ð ¸í·É¾î¿Í º°Äª
____3.3.2 µð·ºÅ͸® ºÏ¸¶Å© ½Ã½ºÅÛ
__3.4 ¼ÒÇÁÆ®¿þ¾î °³¹ß µµ±¸
____3.4.1 ÀÎÅÍ·¢Æ¼ºê µð¹ö°Å
____3.4.2 ÄÚµå ½Ã°£ ÃøÁ¤: %time°ú %timeit
 ____3.4.3 ±âº»ÀûÀÎ ÇÁ·ÎÆÄÀϸµ: %prun°ú %run -p
 ____3.4.4 ÇÔ¼öÀÇ °¢ ÁÙ¸¶´Ù ÇÁ·ÎÆÄÀϸµÇϱâ
__3.5 IPython HTML ³ëÆ®ºÏ
__3.6 IPythonÀ» »ç¿ëÇÑ Á¦Ç° °³¹ßÀ» À§ÇÑ ÆÁ
____3.6.1 ¸ðµâ ÀÇÁ¸¼º ¸®·ÎµùÇϱâ
____3.6.2 ÄÚµå ¼³°è ÆÁ
__3.7 IPython °í±Þ ±â´É
____3.7.1 IPython ģȭÀûÀΠŬ·¡½º ¸¸µé±â
____3.7.2 ÇÁ·ÎÆÄÀÏ°ú ¼³Á¤
__3.8 °¨»çÀÇ ±Û

CHAPTER 4 NumPy ±âº»: ¹è¿­°ú º¤ÅÍ °è»ê
__4.1 NumPy ndarray: ´ÙÂ÷¿ø ¹è¿­ °´Ã¼
____4.1.1 ndarray »ý¼º
____4.1.2 ndarrayÀÇ ÀÚ·áÇü
____4.1.3 ¹è¿­°ú ½ºÄ®¶ó °£ÀÇ ¿¬»ê
____4.1.4 »öÀΰú ½½¶óÀÌ½Ì ±âÃÊ
____4.1.5 ºÒ¸®¾ð »öÀÎ
____4.1.6 Æҽà »öÀÎ
____4.1.7 ¹è¿­ ÀüÄ¡¿Í Ãà ¹Ù²Ù±â
__4.2 À¯´Ï¹ö¼³ ÇÔ¼ö
__4.3 ¹è¿­À» »ç¿ëÇÑ µ¥ÀÌÅÍ Ã³¸®
____4.3.1 ¹è¿­¿¬»êÀ¸·Î Á¶°ÇÀý Ç¥ÇöÇϱâ
____4.3.2 ¼öÇÐ ¸Þ¼­µå¿Í Åë°è ¸Þ¼­µå
____4.3.3 ºÒ¸®¾ð ¹è¿­À» À§ÇÑ ¸Þ¼­µå
____4.3.4 Á¤·Ä
____4.3.5 ÁýÇÕ ÇÔ¼ö
__4.4 ¹è¿­ÀÇ ÆÄÀÏ ÀÔ?Ãâ·Â
____4.4.1 ¹è¿­À» ¹ÙÀ̳ʸ® Çü½ÄÀ¸·Î µð½ºÅ©¿¡ ÀúÀåÇϱâ
____4.4.2 ÅؽºÆ® ÆÄÀÏ ºÒ·¯¿À±â¿Í ÀúÀåÇϱâ
__4.5 ¼±Çü´ë¼ö
__4.6 ³­¼ö »ý¼º
__4.7 °è´Ü ¿À¸£³»¸®±â ¿¹Á¦
____4.7.1 ÇÑ ¹ø¿¡ °è´Ü ¿À¸£³»¸®±â ½Ã¹Ä·¹À̼ÇÇϱâ

CHAPTER 5 pandas ½ÃÀÛÇϱâ
__5.1 pandas ÀÚ·á ±¸Á¶ ¼Ò°³
____5.1.1 Series
 ____5.1.2 DataFrame
 ____5.1.3 »öÀÎ °´Ã¼
__5.2 ÇÙ½É ±â´É
____5.2.1 Àç»öÀÎ
____5.2.2 ÇϳªÀÇ ·Î¿ì ¶Ç´Â Ä®·³ »èÁ¦Çϱâ
____5.2.3 »öÀÎÇϱâ, ¼±ÅÃÇϱâ, °Å¸£±â
____5.2.4 »ê¼ú¿¬»ê°ú µ¥ÀÌÅÍ Á¤·Ä
____5.2.5 ÇÔ¼ö Àû¿ë°ú ¸ÅÇÎ
____5.2.6 Á¤·Ä°ú ¼øÀ§
____5.2.7 Áߺ¹ »öÀÎ
__5.3 ±â¼úÅë°è °è»ê°ú ¿ä¾à
____5.3.1 »ó°ü°ü°è¿Í °øºÐ»ê
____5.3.2 À¯ÀÏ °ª, °ª ¼¼±â, ¸â¹ö½Ê
__5.4 ´©¶ôµÈ µ¥ÀÌÅÍ Ã³¸®Çϱâ
____5.4.1 ´©¶ôµÈ µ¥ÀÌÅÍ °ñ¶ó³»±â
____5.4.2 ´©¶ôµÈ °ª ä¿ì±â
__5.5 °èÃþÀû »öÀÎ
____5.5.1 °èÃþ ¼ø¼­ ¹Ù²Ù°í Á¤·ÄÇϱâ
____5.5.2 ´Ü°èº° ¿ä¾àÅë°è
____5.5.3 DataFrameÀÇ Ä®·³ »ç¿ëÇϱâ
__5.6 pandas¿Í °ü·ÃµÈ ±âŸ ÁÖÁ¦
____5.6.1 Á¤¼ö »öÀÎ
____5.6.2 Panel µ¥ÀÌÅÍ

CHAPTER 6 µ¥ÀÌÅÍ ·Îµù, ÀúÀå, ÆÄÀÏ Çü½Ä
__6.1 ÅؽºÆ® ÆÄÀÏ ÀÌ¿ëÇÏ´Â ¹æ¹ý
____6.1.1 ÅؽºÆ® ÆÄÀÏ Á¶±Ý¾¿ Àоî¿À±â
____6.1.2 µ¥ÀÌÅ͸¦ ÅؽºÆ® Çü½ÄÀ¸·Î ±â·ÏÇϱâ
____6.1.3 ¼öµ¿À¸·Î ±¸ºÐ Çü½Ä ó¸®Çϱâ
____6.1.4 JSON µ¥ÀÌÅÍ
____6.1.5 XML°ú HTML: À¥ ³»¿ë ±Ü¾î¿À±â
__6.2 ÀÌÁø µ¥ÀÌÅÍ Çü½Ä
____6.2.1 HDF5 Çü½Ä »ç¿ëÇϱâ
____6.2.2 ¸¶ÀÌÅ©·Î¼ÒÇÁÆ® ¿¢¼¿ ÆÄÀÏ¿¡¼­ µ¥ÀÌÅÍ Àоî¿À±â
__6.3 HTML, À¥ API¿Í ÇÔ²² »ç¿ëÇϱâ
__6.4 µ¥ÀÌÅͺ£À̽º¿Í ÇÔ²² »ç¿ëÇϱâ
____6.4.1 MongoDB¿¡ µ¥ÀÌÅÍ ÀúÀåÇÏ°í ºÒ·¯¿À±â

CHAPTER 7 µ¥ÀÌÅÍ ÁغñÇϱâ: ´Ùµë±â, º¯Çü, º´ÇÕ
__7.1 µ¥ÀÌÅÍ ÇÕÄ¡±â
____7.1.1 µ¥ÀÌÅͺ£À̽º ½ºÅ¸ÀÏ·Î DataFrame ÇÕÄ¡±â
____7.1.2 »öÀÎ ¸ÓÁöÇϱâ
____7.1.3 Ãà µû¶ó À̾îºÙÀ̱â
____7.1.4 °ãÄ¡´Â µ¥ÀÌÅÍ ÇÕÄ¡±â
__7.2 ÀçÇü¼º°ú Çǹþ
____7.2.1 °èÃþÀû »öÀÎÀ¸·Î ÀçÇü¼ºÇϱâ
____7.2.2 ÇǹöÆÃÀ¸·Î µ¥ÀÌÅÍ ³ª¿­ ¹æ½Ä ¹Ù²Ù±â
__7.3 µ¥ÀÌÅÍ º¯Çü
____7.3.1 Áߺ¹ Á¦°ÅÇϱâ
____7.3.2 ÇÔ¼ö³ª ¸ÅÇÎ ÀÌ¿ëÇØ µ¥ÀÌÅÍ º¯ÇüÇϱâ
____7.3.3 °ª ġȯÇϱâ
____7.3.4 Ãà »öÀÎ À̸§ ¹Ù²Ù±â
____7.3.5 °³º°È­¿Í ¾çÀÚÈ­
____7.3.6 ƯÀÌ°ª ã¾Æ³»°í Á¦¿ÜÇϱâ
____7.3.7 ġȯ°ú ÀÓÀÇ »ùÇøµ
____7.3.8 Ç¥½ÃÀÚ/´õ¹Ì º¯¼ö
__7.4 ¹®ÀÚ¿­ ´Ù·ç±â
____7.4.1 ¹®ÀÚ¿­ °´Ã¼ ¸Þ¼­µå
____7.4.2 Á¤±ÔÇ¥Çö½Ä
____7.4.3 pandasÀÇ º¤ÅÍÈ­µÈ ¹®ÀÚ¿­ ÇÔ¼ö
__7.5 ¿¹Á¦: ¹Ì±¹ ³ó¹«ºÎ À½½Ä µ¥ÀÌÅͺ£À̽º

CHAPTER 8 µµ½ÄÈ­¿Í ½Ã°¢È­
__8.1 matplotlib API °£·«ÇÏ°Ô »ìÆ캸±â
____8.1.1 Figure¿Í ¼­ºêÇ÷Ô
____8.1.2 »ö»ó, ¸¶Ä¿, ¼± ½ºÅ¸ÀÏ
____8.1.3 ´«±Ý, ¶óº§, ¹ü·Ê
____8.1.4 ÁÖ¼®°ú ±×¸² Ãß°¡
____8.1.5 ±×·¡ÇÁ¸¦ ÆÄÀÏ·Î ÀúÀå
____8.1.6 matplotlib ¼³Á¤
__8.2 pandas¿¡¼­ ±×·¡ÇÁ ±×¸®±â
____8.2.1 ¼± ±×·¡ÇÁ
____8.2.2 ¸·´ë ±×·¡ÇÁ
____8.2.3 È÷½ºÅä±×·¥°ú ¹Ðµµ ±×·¡ÇÁ
____8.2.4 »êÆ÷µµ
__8.3 Áöµµ ±×¸®±â: ¾ÆÀÌƼ ÁöÁø µ¥ÀÌÅÍ ½Ã°¢È­Çϱâ
__8.4 ÆÄÀ̽㠽ð¢È­ µµ±¸ »ýÅ°è
____8.4.1 Chaco
 ____8.4.2 mayavi
 ____8.4.3 ±âŸ ÆÐÅ°Áö
____8.4.4 ½Ã°¢È­ µµ±¸ÀÇ ¹Ì·¡

CHAPTER 9 µ¥ÀÌÅÍ ¼öÁý°ú ±×·ì ¿¬»ê
__9.1 GroupBy ¸ÞÄ«´Ð
____9.1.1 ±×·ì °£ ¼øȸÇϱâ
____9.1.2 Ä®·³ ¶Ç´Â Ä®·³ÀÇ ÀϺθ¸ ¼±ÅÃÇϱâ
____9.1.3 »çÀü°ú Series¿¡¼­ ¹­±â
____9.1.4 ÇÔ¼ö·Î ¹­±â
____9.1.5 »öÀÎ ´Ü°è·Î ¹­±â
__9.2 µ¥ÀÌÅÍ ¼öÁý
____9.2.1 Ä®·³¿¡ ¿©·¯ °¡Áö ÇÔ¼ö Àû¿ëÇϱâ
____9.2.2 »öÀεÇÁö ¾ÊÀº ÇüÅ·ΠÁý°èµÈ µ¥ÀÌÅÍ ¹ÝȯÇϱâ
__9.3 ±×·ìº° ¿¬»ê°ú º¯Çü
____9.3.1 apply: ºÐ¸®-Àû¿ë-º´ÇÕ
____9.3.2 º¯À§Ä¡ ºÐ¼®°ú ¹öŶ ºÐ¼®
____9.3.3 ¿¹Á¦: ±×·ì¿¡ ±¹ÇÑµÈ °ªÀ¸·Î ´©¶ôµÈ °ª ä¿ì±â
____9.3.4 ¿¹Á¦: ·£´ý Ç¥º»°ú ¼ø¿­
____9.3.5 ¿¹Á¦: ±×·ì °¡Áß Æò±Õ°ú »ó°ü°ü°è
____9.3.6 ¿¹Á¦: ±×·ì »óÀÇ ¼±Çü ȸ±Í
__9.4 Çǹþ Å×À̺í°ú ±³Â÷À϶÷Ç¥
____9.4.1 ±³Â÷À϶÷Ç¥
__9.5 ¿¹Á¦: 2012³â ¿¬¹æ ¼±°Å°ü¸®À§¿øȸ µ¥ÀÌÅͺ£À̽º
____9.5.1 Á÷Àå ¹× ÇÇ°í¿ëº° ±âºÎ Åë°è
____9.5.2 ±âºÎ±Ý¾×
____9.5.3 ÁÖº° ±âºÎ Åë°è

CHAPTER 10 ½Ã°è¿­
__10.1 ³¯Â¥, ½Ã°£ ÀÚ·áÇü, µµ±¸
____10.1.1 ¹®ÀÚ¿­À» datetimeÀ¸·Î º¯È¯Çϱâ
__10.2 ½Ã°è¿­ ±âÃÊ
____10.2.1 À妽Ì, ¼±ÅÃ, ºÎºÐ ¼±ÅÃ
____10.2.2 Áߺ¹µÈ »öÀÎÀ» °®´Â ½Ã°è¿­
__10.3 ³¯Â¥ ¹üÀ§, ºóµµ, À̵¿
____10.3.1 ³¯Â¥ ¹üÀ§ »ý¼ºÇϱâ
____10.3.2 ºóµµ¿Í ³¯Â¥ ¿ÀÇÁ¼Â
____10.3.3 µ¥ÀÌÅÍ ½ÃÇÁÆ®
__10.4 ½Ã°£´ë ´Ù·ç±â
____10.4.1 Áö¿ªÈ­¿Í º¯È¯
____10.4.2 ½Ã°£´ë °í·ÁÇØ Timestamp °´Ã¼ ´Ù·ç±â
____10.4.3 ´Ù¸¥ ½Ã°£´ë °£ÀÇ ¿¬»ê
__10.5 ±â°£°ú ±â°£ ¿¬»ê
____10.5.1 PeriodÀÇ ºóµµ º¯È¯
____10.5.2 ºÐ±â ºóµµ
____10.5.3 ŸÀÓ½ºÅÆÇÁ¿Í ±â°£ ¼­·Î º¯È¯Çϱâ
____10.5.4 ¹è¿­À» ÀÌ¿ëÇØ PeriodIndex »ý¼ºÇϱâ
__10.6 ¸®»ùÇøµ°ú ºóµµ º¯È¯
____10.6.1 ´Ù¿î»ùÇøµ
____10.6.2 ¾÷»ùÇøµ°ú º¸°£
____10.6.3 ±â°£ ¸®»ùÇøµ
__10.7 ½Ã°è¿­ ±×·¡ÇÁ
__10.8 À̵¿Ã¢ ±â´É
____10.8.1 Áö¼ö °¡Áß ÇÔ¼ö
____10.8.2 ÀÌÁø À̵¿Ã¢ ÇÔ¼ö
____10.8.3 »ç¿ëÀÚ Á¤ÀÇ À̵¿Ã¢ ÇÔ¼ö
__10.9 ¼º´É°ú ¸Þ¸ð¸® »ç¿ë·®¿¡ ´ëÇÑ ³ëÆ®

CHAPTER 11 ±ÝÀ¶, °æÁ¦ µ¥ÀÌÅÍ ¾ÖÇø®ÄÉÀ̼Ç
__11.1 µ¥ÀÌÅÍ Áغñ
____11.1.1 ½Ã°è¿­°ú Å©·Î½º ¼½¼Ç Á¤·Ä
____11.1.2 ´Ù¸¥ ºóµµ¸¦ °¡Áö´Â ½Ã°è¿­ ¿¬»ê
____11.1.3 ÀϺ° ½Ã°£°ú ÇöÀç ÃֽŠµ¥ÀÌÅÍ ¼±ÅÃÇϱâ
____11.1.4 µ¥ÀÌÅÍ¿Í ÇÔ²² ³ª´©±â
____11.1.5 ¼öÀÍ Áö¼ö¿Í ´©Àû ¼öÀÍ
__11.2 ±×·ì º¯È¯°ú ºÐ¼®
____11.2.1 ±×·ì ¿äÀÎ ¹àÈ÷±â
____11.2.2 ½ÊºÐÀ§¿Í »çºÐÀ§ ºÐ¼®
__11.3 Ãß°¡ ¿¹Á¦ ¾ÖÇø®ÄÉÀ̼Ç
____11.3.1 ½ÅÈ£ °æ°è ºÐ¼®
____11.3.2 ¼±¹° °è¾à ·Ñ¸µ
____11.3.3 ·Ñ¸µ »ó°ü°ü°è¿Í ¼±Çü ȸ±Í

CHAPTER 12 °í±Þ NumPy
 __12.1 ndarray °´Ã¼ ³»ºÎ ¾Ë¾Æº¸±â
__12.1.1 NumPy dtype ±¸Á¶
__12.2 °í±Þ ¹è¿­ Á¶ÀÛ ±â¹ý
____12.2.1 ¹è¿­ ÀçÇü¼ºÇϱâ
____12.2.2 C¿Í Æ÷Æ®¶õ ¼ø¼­
____12.2.3 ¹è¿­ À̾îºÙÀÌ°í ³ª´©±â
____12.2.4 ¿ø¼Ò ¹Ýº¹½ÃÅ°±â: repeat°ú tile
 ____12.2.5 Æҽà »öÀÎ: take¿Í put
 __12.3 ºê·Îµåij½ºÆÃ
____12.3.1 ´Ù¸¥ Ãà¿¡ ´ëÇØ ºê·Îµåij½ºÆÃÇϱâ
____12.3.2 ºê·Îµåij½ºÆà ÀÌ¿ëÇØ ¹è¿­¿¡ °ª ´ëÀÔÇϱâ
__12.4 °í±Þ ufunc »ç¿ë¹ý
____12.4.1 ufunc ÀνºÅϽº ¸Þ¼­µå
____12.4.2 »ç¿ëÀÚ ufunc
 __12.5 ±¸Á¶È­µÈ ¹è¿­°ú ·¹ÄÚµå ¹è¿­
____12.5.1 ÁßøµÈ dtype°ú ´ÙÂ÷¿ø Çʵå
____12.5.2 ±¸Á¶È­µÈ ¹è¿­À» »ç¿ëÇØ¾ß ÇÏ´Â ÀÌÀ¯
____12.5.3 ±¸Á¶È­µÈ ¹è¿­ ´Ù·ç±â: numpy.lib.recfunctions
 __12.6 Á¤·Ä¿¡ °üÇÏ¿©
____12.6.1 °£Á¢ Á¤·Ä: argsort¿Í lexsort
 ____12.6.2 ´Ù¸¥ Á¤·Ä ¾Ë°í¸®Áò
____12.6.3 numpy.searchsorted: Á¤·ÄµÈ ¹è¿­¿¡¼­ ¿ø¼Ò ã±â
__12.7 NumPy matrix Ŭ·¡½º
__12.8 °í±Þ ¹è¿­ ÀÔ?Ãâ·Â
____12.8.1 ¸Þ¸ð¸® ¸Ê ÆÄÀÏ
____12.8.2 HDF5 ¹× ±âŸ ¹è¿­ ÀúÀå ¿É¼Ç
__12.9 ¼º´É ÆÁ
____12.9.1 ÀÎÁ¢ ¸Þ¸ð¸®ÀÇ Á߿伺
__12.9.2 ±âŸ ¼º´É ¿É¼Ç: Cython, f2py, C

ºÎ·Ï ÆÄÀ̽㠾ð¾îÀÇ ±âº»
__A.1 ÆÄÀ̽ã ÀÎÅÍÇÁ¸®ÅÍ
__A.2 ÆÄÀ̽㠱âÃÊ
____A.2.1 ½Ã¸àƽ
____A.2.2 ½ºÄ®¶óÇü
____A.2.3 È帧 Á¦¾î
__A.3 ÀÚ·á ±¸Á¶¿Í ¼øÂ÷ ÀÚ·áÇü
____A.3.1 Æ©ÇÃ
____A.3.2 ¸®½ºÆ®
____A.3.3 ³»Àå ¼øÂ÷ ÀÚ·áÇü ÇÔ¼ö
____A.3.4 ȍ˟
____A.3.5 ¼¼Æ®
____A.3.6 ¸®½ºÆ® ³»Æ÷, »çÀü ³»Æ÷, ¼¼Æ® ³»Æ÷
__A.4 ÇÔ¼ö
____A.4.1 ³×ÀÓ½ºÆäÀ̽º, ½ºÄÚÇÁ, Áö¿ª ÇÔ¼ö
____A.4.2 ¿©·¯ °ª ¹ÝȯÇϱâ
____A.4.3 ÇÔ¼öµµ °´Ã¼´Ù
____A.4.4 À͸í ÇÔ¼ö
____A.4.5 Ŭ·ÎÀú: ÇÔ¼ö¸¦ ¹ÝȯÇÏ´Â ÇÔ¼ö
____A.4.6 *args¿Í **kwargs¸¦ »ç¿ëÇؼ­ È£Ãâ ¹®¹ý È®ÀåÇϱâ
____A.4.7 Ä¿¸µ: ÀϺΠÀÎÀÚ¸¸ ÃëÇϱâ
____A.4.8 Á¦³Ê·¹ÀÌÅÍ
__A.5 ÆÄÀÏ°ú ¿î¿µÃ¼Á¦

__Index


¹øÈ£ Á¦¸ñ ÀÛ¼ºÀÚ ÀÛ¼ºÀÏ ´äº¯
ÀÌ »óÇ°¿¡ ´ëÇÑ Áú¹®ÀÌ ¾ÆÁ÷ ¾ø½À´Ï´Ù.
±Ã±ÝÇϽŠ»çÇ×Àº ÀÌ°÷¿¡ Áú¹®ÇÏ¿© ÁֽʽÿÀ.
 
* ÀÌ »óÇ°¿¡ ´ëÇÑ ±Ã±ÝÇÑ »çÇ×ÀÌ ÀÖÀ¸½Å ºÐÀº Áú¹®ÇØ ÁֽʽÿÀ.
ȸ»ç¼Ò°³ | ¼­ºñ½ºÀÌ¿ë¾à°ü | °³ÀÎÁ¤º¸ Ãë±Þ¹æħ
¼­¿ï½Ã °ü¾Ç±¸ Çà¿îµ¿ 1686-21 È£Àüºôµù ÁöÇÏ1Ãþ (ÁöÇÏö2È£¼± ³«¼º´ë¿ª 5,6¹ø Ãⱸ »çÀÌ) / ÀüÈ­ : 02-811-1256 / Æѽº : 02-811-1256 / ¿î¿µÀÚ : ´Þ¸¶ / °³ÀÎÁ¤º¸°ü¸®Ã¥ÀÓÀÚ : ÀÓ¿µÅÃ
»ç¾÷ÀÚ µî·Ï¹øÈ£ : 108-91-53191 / ´ëÇ¥ : ÀÓ¿µÅà / Åë½ÅÆǸž÷½Å°í¹øÈ£ : Á¦ OO±¸ - 123È£
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