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2018/11 컴퓨터/IT 73위 | 현재 컴퓨터/IT 73위 |

출판사 리뷰

★ 이 책에서 다루는 내용 ★ ■ 작업 환경 설정을 위한 필수 툴 소개 ■ 표준 파이썬 데이터 라이브러리와 Pandas 라이브러리를 이용한 데이터 탐험 ■ 첫 번째 차트 그리기와 사용자 최적화 ■ 가장 많이 쓰이는 파이썬 시각화 라이브러리 사용 ■ mplot3d를 이용한 3D 시각화 ■ 이미지와 맵을 가진 차트 작성 ■ 당신의 데이터를 설명하기 위한 가장 적절한 차트 이해 ■ matplotlib에 숨어있는 보석 발견 ■ Plot.ly를 이용해 온라인상에 시각화 공유 ★ 이 책의 대상 독자 ★ 이 책은 이미 파... ★ 이 책에서 다루는 내용 ★ ■ 작업 환경 설정을 위한 필수 툴 소개 ■ 표준 파이썬 데이터 라이브러리와 Pandas 라이브러리를 이용한 데이터 탐험 ■ 첫 번째 차트 그리기와 사용자 최적화 ■ 가장 많이 쓰이는 파이썬 시각화 라이브러리 사용 ■ mplot3d를 이용한 3D 시각화 ■ 이미지와 맵을 가진 차트 작성 ■ 당신의 데이터를 설명하기 위한 가장 적절한 차트 이해 ■ matplotlib에 숨어있는 보석 발견 ■ Plot.ly를 이용해 온라인상에 시각화 공유 ★ 이 책의 대상 독자 ★ 이 책은 이미 파이썬을 사용하고 있지만 실용적인 방법으로 데이터를 시각화하는 방법을 배우고자 하는 개발자와 데이터 과학자를 위한 책이다. 여러분이 데이터 시각화에 대해 들어본 적은 있지만 어디서부터 시작해야 할지 모른다면, 이 책은 처음부터 여러분을 안내하고, 데이터, 데이터 포맷, 데이터 시각화, 파이썬을 데이터 시각화를 위해 사용하는 방법을 이해하도록 도울 것이다. 일반적인 프로그래밍 개념을 알아야 하며, 그동안의 프로그래밍 경험이 도움이 될 수 있다. 하지만 이 책에서도 이해하기 쉽도록 코드를 거의 라인 단위로 설명하므로 부담 갖지 않아도 된다. 수학 역시 필요하지 않다. 소개할 모든 개념은 철저하게 일반 단어로 설명할 것이고, 그 주제에 더 관심이 있는 독자를 위해 노트를 제공할 것이다. ★ 이 책의 구성 ★ 1장, ‘작업 환경 준비하기’에서는 플랫폼에 필요한 파이썬 패키지와 라이브러리를 설치하는 방법을 설명하고, 몇 가지 조언을 제공한다. 2장, ‘자신의 데이터 알기’에서는 일반 데이터 형식과 CSV, JSON, XSL, 또는 관계형 데이터베이스를 읽고 쓰는 방법을 알아본다. 3장, ‘첫 번째 플롯 그리기와 커스터마이징’에서는 간단한 플롯 그리기로 시작해서 몇 가지 커스터마이징 방법을 살펴본다. 4장, ‘더 많은 플롯 그리기와 커스터마이징’에서는 앞 장에 이어서 더 발전된 차트 그리기와 그리드 커스터마이징 방법을 설명한다. 5장, ‘3D 시각화 만들기’에서는 3D 막대, 3D 히스토그램, matplotlib 애니메이션과 같은 3차원 데이터 시각화에 대해 설명한다. 6장, ‘이미지와 지도로 차트 그리기’에서는 이미지 프로세싱, 지도 위에 데이터를 투영하는 방법, CAPTCHA 테스트 이미지를 생성하는 방법을 알아본다. 7장, ‘적절한 플롯을 사용해 데이터 이해하기’에서는 스펙트로그램 및 상관 관계와 같은 고급 플로팅 기술에 대한 설명과 예제를 살펴본다. 8장, ‘더 많은 matplotlib Gems에 대해’에서는 간트(Gantt) 차트, 박스 플롯, 수염 플롯과 같은 차트를 알아보고, matplotlib에서 텍스트(문자)를 그리기 위한 LaTeX 사용 방법에 대해 설명한다. 9장, ‘Plot.ly를 사용한 클라우드에서의 시각화’에서는 클라우드 환경에서 시각화하고 공유하기 위해 Plot.ly를 사용하는 방법을 알아본다.

★ 지은이의 말 ★

가장 좋은 데이터는 우리가 보고 이해할 수 있는 데이터다. 개발자와 데이터 과학자로서, 우리는 가장 포괄적이면서 이해 가능한 시각화를 만들고 구축하기를 원한다. 하지만 이러한 작업은 생각만큼 손쉽지 않다. 데이터를 찾아야 하고, 찾은 데이터를 읽어야 하고, 내용이 없거나 오류가 있는 부분은 깨끗하게 만들어야 하고, 원하는 데이터를 필터링해야 한다. 그런 다음 시각화하기 위한 적당한 도구를 사용해야만 한다. 이 책은 직관적이고 간단한 방법으로 데이터를 정보로 만들기 위해 어떻게 읽고, 깨끗이 하고, 시각화하는지에 대한 과정을 설명한다.
이 책에서는 로컬 데이터, 원격 데이터, CSV, JSON 및 관계형 데이터베이스에서 어떻게 데이터를 읽을 수 있는지에 대해 상세히 설명한다.
간단한 플롯은 파이썬의 matplotlib을 사용해서 한 줄의 명령어만으로도 그릴 수 있으나, 좀 더 복잡한 차트를 그리려면 파이썬보다 더 많은 지식이 필요하다. 가장 호소력 있게 시각화하기 위해서는 정보 이론(information theory)과 인간의 지각 미학(human perception aesthetics)을 이해할 필요가 있다.
이 책에서는 파이썬에 있는 matplotlib으로 플로팅하는 몇 가지 사례를 살펴보고, 사용된 통계 방법을 설명한다. 또한, 최적의 방법을 골라 사용할 수 있게 다양한 차트의 특징을 예제를 통해 살펴볼 것이다.

★ 옮긴이의 말 ★

영화 <컨택트(Arrival, 2016)>에는 외계인들이 그림을 만들어 대화를 하는 장면이 나온다. 우리의 언어가 우리의 감정이나 생각을 정확하게 담아내지 못하는 것에 반해 외계인들이 만든 그림에는 대량의 정보가 정확하게 담겨 있다. 우리는 하루에도 엄청난 양의 데이터를 접하고 있지만 이 엄청난 데이터에는 어떤 의미가 있는지 쉽게 이해하기가 어렵다.
데이터 시각화는 데이터가 가지고 있는 의미와 대량의 정보를 우리에게 한 번에 보내줄 수 있는 언어와 같다. 특히 파이썬은 데이터를 시각적 언어로 쉽게 바꿔주는 프로그래밍 언어다. 따라서 파이썬으로 데이터 시각화를 다룬 이 책은 다양한 예제를 제공해 이 작업을 쉽게 할 수 있도록 도와준다.
우리는 저자가 영어를 통해 말하고자 하는 바를 국내 독자들이 쉽게 이해할 수 있도록 한국어로 바꾸는 데 심혈을 기울였다. 이제는 여러분의 차례다. 이 책을 읽고 데이터를 여러 가지 방법으로 시각화해보며 매일 매일 쏟아지는 데이터와 대화를 시도해보자. 우리 멤버들은 각자 다양한 전문 분야에 대한 이해를 바탕으로 테이터를 시각화하고 그것을 자기 분야에서 다시 사용하기 위해 함께 여러 의견을 나누고 있다. 어떠한 의견이나 제안이 있으시다면 언제든 가벼운 마음으로 연락 주시기 바란다.

1장. 작업 환경 준비하기
__소개
__matplotlib, NumPy, SciPy 설치하기
__virtualenv와 virtualenvwrapper 설치하기
__맥 OS X에 matplotlib 설치하기
__윈도우에 matplotlib 설치하기
__이미지 처리를 위해 파이썬 이미징 라이브러리(PIL) 설치하기
__Requests 모듈 설치하기
__코드에서 matplotlib 매개변수 커스터마이징
__프로젝트별 matplotlib의 매개변수 사용자 정의하기
2장. 자신의 데이터 알기
__소개
__CSV로부터 데이터 읽어오기
__마이크로소프트 엑셀 파일로부터 데이터 읽어오기
__Fixed-width 데이터 파일로부터 데이터 읽어오기
__Tab-delimited 파일로부터 데이터 읽어오기
__JSON 리소스로부터 데이터 읽어오기
__JASON, CSV, 엑셀에 데이터 내보내기
__Pandas로 데이터 읽어오기 및 조작하기
__데이터베이스로부터 데이터 임포트하기
__아웃라이어로부터 데이터 정제
__Chunk단위로 파일 읽기
__스트리밍 데이터 소스 읽기
__NumPy배열로 파일 불러오기
__제어된 랜덤 데이터 셋 생성하기
__현실 세계 데이터에서의 노이즈 다듬기
3장. 첫 번째 플롯 그리기와 커스터마이징
__소개
__플롯 타입의 정의 - 막대, 선, 누적 차트
__간단한 사인, 코사인 그래프 그리기
__축 길이와 한계 정의하기
__플롯 라인 스타일, 특성 및 포맷 문자열 정의하기
__눈금, 레이블 및 그리드 설정하기
__범례 및 주석 추가하기
__spines를 중심으로 이동하기
__히스토그램 만들기
__오류 막대가 있는 막대형 차트 만들기
__원 그래프 만들기
__채워진 영역으로 플롯 그리기
__누적 그래프 만들기
__색깔 마커로 산포도 그리기
4장. 더 많은 플롯 그리기와 커스터마이징
__소개
__축 레이블의 투명도와 크기 설정하기
__차트 라인에 그림자 추가하기
__그림에 데이터 테이블 추가하기
__서브플롯 사용하기
__그리드 커스터마이징하기
__등고선 플롯 생성하기
__under-plot 영역 채우기
__극도표 그리기
__극 막대를 사용해 파일 시스템 트리 시각화하기
__style을 이용한 matplotlib 커스터마이징
5장. 3D 시각화 만들기
__소개
__3D 막대 만들기
__3D 히스토그램 만들기
__matplotlib 애니메이션화하기
__OpenGL로 애니메이션화하기
__소개
6장. 이미지와 지도로 차트 그리기
__PIL로 이미지 처리하기
__이미지로 플롯 그리기
__그림 내에 다른 도표로 이미지 표시하기
__Basemap을 사용해 지도 위에 데이터 그리기
__구글 맵 API를 사용해 데이터 그리기
__CAPTCHA 이미지 생성하기
7장. 적절한 플롯을 사용해 데이터 이해하기
__소개
__로그 플롯 이해하기
__스펙트로그램 이해하기
__스템 플롯 만들기
__벡터 플로우의 스트림라인 그리기
__색상 맵 사용하기
__산포도와 히스토그램 사용하기
__두 변수 사이의 교차 상관 관계 표시하기
__자기상관의 중요성
8장. 더 많은 Matplotlib Gems에 대해
__소개
__미늘 그리기
__상자-수염 그래프 그리기
__간트 차트 그리기
__에러 막대 그리기
__텍스트 및 글꼴 속성 사용하기
__LaTeX로 텍스트 그리기
__pyplot과 OO API의 차이점 이해하기
9장. Plot.ly를 사용한 클라우드에서의 시각화
__소개
__선 그래프 만들기
__막대 그래프 만들기
__3D 삼각 매듭 그리기
__지도와 버블 차트 시각화