파이썬 통계 그래픽
SVH Neurology Code, Stats & AI (with Python)
서문
1
R 언어에 익숙한 사용자가 Python을 배울 때 생소하게 느끼는 특징들
데이터 분석을 위한 파이썬 실행 환경과 Jupyter 노트북
2
파이썬 실행 환경 설정
3
주피터 노트북(Jupyter Notebook)과 데이터 과학 노트북
4
AI 활용한 데이터 분석과 글쓰기 그리고 재활용과 재현이 가능한 결과물
파이썬 언어의 기초(Core)
5
파이썬의 기본적인 값과 계산
6
시퀀스(
Sequence
)
7
문자열(
String
) 시퀀스
8
리스트(
list
)와 튜플(
tuple
) 시퀀스
9
딕셔너리(
dictionary
)
10
조건(conditions)과 반복(loops)
11
함수(
functions
)
12
파일(
file
)과 텍스트(
text
)
13
정규표현식(Regular Expression)과
re
모듈
14
Iterables
/
Iterator
15
모듈(
modules
)과 패키지(
packages
)
16
객체 지향형 파이썬(
OOP
)
데이터 분석을 위한 핵심 파이썬 패키지
17
넘파이(numpy) 다차원배열
18
판더스(pandas) 데이터 가공
19
매트플롯립(matplotlib) 시각화
PyTorch 머신러닝 프레임워크
20
텐서(Tensor)
파이썬 통계 그래픽
21
seaborn
22
Plotly
23
Plotnine
참고 문헌
파이썬 통계 그래픽
20
텐서(Tensor)
21
seaborn