• 컴퓨터/IT > 프로그래밍 > 델파이/파이썬

출판사 리뷰

기후 전문가의 파이썬 비법 전수 실전 경험에 바탕을 둔 파이썬 활용 시간 단축법 지구과학을 전공하고 있거나 관련 자료의 분석이 필요한 사람, 혹은 프로그래밍을 처음 배우고자 하는 사람이라면 누구나 Fortran, Perl, C/C++, Java, Python 등 다양한 언어 중에서 어떤 것을 사용할 것인가를 두고 고민한다. 그중 파이썬은 문법이 쉽고 간결해 인기가 높고 수많은 책과 영상이 있어 손쉽게 접할 수 있지만 정작 분석에 필요한 자료들을 처리하고 표출하고자 하면 예상치 못한 에러를 마주하게 된다. 결국은 해결 방법을 찾기 위해 많은 시간을 보내거나 급한 경우 손에 익숙한 언어로 돌아가게 되는 것이다. 이 경험을 바탕으로 저자들은 파이썬을 사용해 기상/기후 분야의 자료를 다루면서 얻은 노하우나 문제 해결 등에 초점을 두었다. 책은 5개의 장으로 구성되었다. ‘6. 자료의 후처리 및 기타’, ‘7. 기상레이더 자료 분석을 위한 시각화’, ‘8. 해양: 해수면 온도를 이용한 통계 분석’, ‘9. GRIB 자료의 활용’, ‘10. 웹 크롤링을 활용한 자료 수집 및 활용’이다. 각 장에서는 자료를 읽는 방법과 변수 계산, 결과를 시각화하는 방법 등에 대해 차근차근 서술하였다. 저자들은 독자의 보다 쉬운 이해를 위해 결과를 시각화하는 방법을 단계를 두고 설명하는 데 집중하였다. 파이썬을 통해 실제 만들 수 있는 자료와 입력해야 할 데이터 등 또한 사진과 표로 정리하고 있다. 대기과학계에서는 자연현상을 이해하고 원인을 규명하기 위해 오랜 시간 데이터를 처리하고 분석하는 결과를 표출하는 도구를 사용해 왔다. 이 책은 저자들이 파이썬으로 자신의 연구 분야에서 결과를 어떻게 표출할 것인지를 고민한 시간이 녹아 있다. 전문가 9명의 실무 노하우가 담긴 이 책은 대기과학 전공에서 학문을 시작하는 차세대 대기과학도들과 연구자들, 기상산업계 종사자들에게 도움이 될 것이다.

6. 자료의 후처리 및 기타

6-1. 자료 분포의 시각화
6-1-1. 기본 막대그래프
6-1-2. 수평 막대그래프와 바이올린 플롯
6-1-3. 2차원 분포도
6-2. Numpy를 이용한 Filtering과 Interpolation
6-2-1. Filtering Time Series
6-2-2. Grid Interpolation
6-3. 다중 동시 작업(기초)

7. 기상레이더 자료 분석을 위한 시각화

7-1. 기상레이더 자료 읽기
7-1-1. 레이더 강수량 자료 읽기
7-1-2. 레이더 바람장 자료 읽기
7-1-3. 레이더 반사도 합성장 자료 읽기
7-2. 좌표변환 하기
7-3. 사용자 정의 색상표 만들기
7-4. 레이더 자료 표출하기
7-4-1. 레이더 자료 지도상 표출하기
7-4-2. 레이더 자료 연직 단면도 표출하기

8. 해양: 해수면 온도를 이용한 통계 분석

8-1. Heatmap
8-2. Trend/Detrend
8-3. Correlation & Regression
8-4. 유효 자유도(effective degree of freedom) 개념을 이용한 유의성 검증
8-5. EOF(Empirical Orthogonal Function)

9. GRIB 자료의 활용

9-1. GRIB 자료 활용을 위한 준비
9-1-1. Wgrib 및 pygrib 라이브러리 설치
9-1-2. GRIB 파일 다운로드
9-1-3. GRIB 파일 헤더 확인하기
9-1-4. 간단한 GRIB 파일 병합 및 추출
9-1-5. GRIB 파일 NetCDF 파일로 변환
9-2. 파이썬을 이용하여 GRIB 자료 불러오고 저장하기
9-2-1. GRIB 자료 불러오기
9-2-2. Pygrib의 유용한 메소드
9-2-3. GRIB 자료 저장

10. 웹 크롤링을 활용한 자료 수집 및 활용

10-1. 웹 크롤링에 대한 간단한 이해
10-1-1. 웹 크롤링(web crawling)이란?
10-1-2. 간단한 크롤링 연습
10-1-3. 파이썬에서 웹 크롤링 연습
10-2. 웹 크롤링을 이용한 OMPS 자료 수집
10-3. OMPS 오존전량 자료 전처리 및 활용