사이파이를 활용해서 수치 계산과 데이터 분석 및 예측하기사이파이는 통계, 신호 처리, 이미지 처리 및 함수 최적화에 사용되는 파이썬 데이터 과학 핵심 라이브러리다. 이 책은 파이썬을 사용하는 과학자를 대상으로 사이파이의 기본 사용법과 관련 라이브러리를 다룰 뿐만 아니라 실제 현업에서 사용하는 읽기 쉬운 우아한 코드를 제공한다. 유전자 발현 분석, 생존율·사망률 예측, 이미지 분석·필터링·등록, 실전 레이더 전파 데이터 분석·정보 변형, 스트리밍 데이터셋 처리 문제를 사이파이, 넘파이, 팬더스, 사이킷-이미지 등으로 해결한다. 이 책의 주목표는 독자가 넘파이와 사이파이 라이브러리를 효율적으로 다루는 것이다. 사이파이 라이브러리를 사용하여 효율적으로 과학적 문제를 분석하면서, 우아한 코드를 작성하는 노력이 가치 있다는 느낌이 들길 바란다.
프리랜서 컨설턴트이자 호주 멜버른 대학교 연구 과학자다. 이전에는 하워드 휴즈 의학연구센터(HHMI) 자넬리아 팜 연구소 연구원으로 드미트리 ‘미탸’ 치클롭스키와 같이 일했다. 서던 캘리포니아 대학교에서는 샹홍 재스민 저우 교수 밑에서 조교 및 박사 과정을 밟으며 계산생물학을 공부했다. 주요 연구 관심 분야는 신경과학과 이미지 분석이다. 생물정보학 및 통계학의 그래프 연구 방법에 관심이 많다.
CHAPTER 0 들어가며0.1 왜 ‘사이파이’인가? 0.2 사이파이 생태계 0.3 대혼란 : 파이썬 2 vs 파이썬 3 0.4 사이파이 생태계와 커뮤니티 0.5 도움받기 0.6 파이썬 설치하기 0.7 사이파이의 세계로 CHAPTER 1 우아한 넘파이 : 파이썬 과학 기초1.1 유전자 발현 데이터 1.2 넘파이 N차원 배열 __1.2.1 왜 파이썬 리스트 대신 ndarray를 사용할까? __1.2.2 벡터화 __1.2.3 브로드캐스팅 1.3 유전자 발현 데이터셋 __1.3.1 팬더스로 데이터 읽기 1.4 정규화 __1.4.1 샘플 간 비교 __1.4.2 샘플 간 공간 크기 정규화 __1.4.3 유전자 간 비교 __1.4.4 샘플과 유전자의 정규화 : RPKM 1.5 정리 CHAPTER 2 넘파이와 사이파이의 분위수 정규화2.1 데이터 가져오기 2.2 개체 간 유전자 발현 분포의 차이 2.3 이중 군집화 2.4 군집 시각화 2.5 생존율 예측 __2.5.1 추가 작업 : TCGA의 환자 군집 사용하기 __2.5.2 추가 작업 : TCGA 군집 재현하기 CHAPTER 3 이미지 지역망 : ndimage3.1 이미지는 넘파이 배열일 뿐이다 __3.1.1 연습문제 : 격자 오버레이 추가 3.2 신호 처리 필터 3.3 이미지 필터링(2차원 필터) 3.4 제네릭 필터 : 근접값의 임의 함수 __3.4.1 연습문제 : 콘웨이의 생명 게임 __3.4.2 연습문제 : 소벨 필터 코드 리팩토링 3.5 그래프와 NetworkX 라이브러리 __3.5.1 연습문제 : 사이파이 곡선 맞춤 3.6 지역 근접 그래프 3.7 우아한 ndimage : 지역 근접 그래프에서 호랑이 추출하기 3.8 평균 색상 분할 CHAPTER 4 주파수와 고속 푸리에 변환4.1 주파수 4.2 새소리 스펙트로그램 4.3 푸리에 변환 역사 4.4 푸리에 변환 구현 4.5 이산 푸리에 변환 길이 선택하기 4.6 기타 이산 푸리에 변환 개념 __4.6.1 주파수와 순서 __4.6.2 윈도윙 4.7 실전 레이더 데이터 분석 __4.7.1 주파수 영역의 신호 속성 __4.7.2 윈도우 적용하기 __4.7.3 레이더 이미지 __4.7.4 기타 고속 푸리에 변환 응용 __4.7.5 기타 참고 자료 __4.7.6 연습문제 : 이미지 합성곱 CHAPTER 5 희소행렬과 혼동행렬5.1 혼동행렬 __5.1.1 연습문제 : 혼동행렬의 계산 복잡성 __5.1.2 연습문제 : 혼동행렬을 계산하는 대체 알고리즘 __5.1.3 연습문제 : 다중 혼동행렬 계산 5.2 scipy.sparse 데이터 형식 __5.2.1 COO 형식 __5.2.2 연습문제 : COO 형식 표현 __5.2.3 CSR 형식 5.3 희소행렬 애플리케이션 : 이미지 변환 __5.3.1 연습문제 : 이미지 회전 5.4 (다시) 혼동행렬 __5.4.1 연습문제 : 메모리 사용량 줄이기 5.5 분할과 혼동행렬 5.6 정보 이론 요약 __5.6.1 연습문제 : 조건부 엔트로피 계산 5.7 분할의 정보 이론 : 정보 변형 5.8 희소행렬을 위한 넘파이 배열 5.9 정보 변형 사용하기 CHAPTER 6 사이파이 선형대수학6.1 선형대수학 기초 6.2 그래프의 라플라시안 행렬 __6.2.1 연습문제 : 회전 행렬 6.3 뇌 데이터와 라플라시안 __6.3.1 연습문제 : 유사도 보기 __6.3.2 도전 과제 : 희소행렬과 선형대수학 6.4 페이지랭크 알고리즘 : 평판과 중요도를 위한 선형대수학 __6.4.1 연습문제 : 댕글링(Dangling) 노드 처리 __6.4.2 연습문제 : 함수 비교 6.5 마치며 CHAPTER 7 사이파이 함수 최적화7.1 사이파이 최적화 모듈 : scipy.optimize __7.1.1 예제 : 이미지 이동 최적화 계산 7.2 이미지 등록 최적화 7.3 국소 최저치 피하기와 배싱 호핑 __7.3.1 연습문제 : 정렬 함수 수정 7.4 무엇이 최선인가? : 적합한 목적함수 선택 CHAPTER 8 빅데이터와 Toolz 라이브러리8.1 스트리밍과 yield 8.2 Toolz 스트리밍 라이브러리 소개 8.3 k-mer 계산과 오류 수정 8.4 커링 : 스트리밍의 묘미 8.5 k-mer 계산 계속하기__8.5.1 연습문제 : 스트리밍 데이터와 PCA 8.6 게놈의 마르코프 모델 __8.6.1 연습문제 : 온라인 압축풀기 에필로그 부록 : 연습문제 정답
