GitHub - kmryu/python-math: 《파이썬으로 다시 배우는 핵심 고등 수학》 예제 코드

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《파이썬으로 다시 배우는 핵심 고등 수학》 예제 코드

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Name	Name	Last commit message	Last commit date
Latest commit History 2 Commits 2 Commits
py	py
1.1. 기수법.ipynb	1.1. 기수법.ipynb
1.2. 기수 변환.ipynb	1.2. 기수 변환.ipynb
1.3. 컴퓨터가 숫자를 취급하는 방법.ipynb	1.3. 컴퓨터가 숫자를 취급하는 방법.ipynb
1.5. 실수를 표현하는 방법.ipynb	1.5. 실수를 표현하는 방법.ipynb
2.1. 산술 연산은 컴퓨터의 사칙연산.ipynb	2.1. 산술 연산은 컴퓨터의 사칙연산.ipynb
2.2. 시프트 연산으로 곱셈, 나눗셈을 할 수 있다.ipynb	2.2. 시프트 연산으로 곱셈, 나눗셈을 할 수 있다.ipynb
2.3. 컴퓨터 특유의 비트 연산.ipynb	2.3. 컴퓨터 특유의 비트 연산.ipynb
2.4. 논리 연산으로 판단하는 컴퓨터.ipynb	2.4. 논리 연산으로 판단하는 컴퓨터.ipynb
3.1. matplotlib로 그래프 그리기.ipynb	3.1. matplotlib로 그래프 그리기.ipynb
3.2. 방정식을 그래프로 그리기.ipynb	3.2. 방정식을 그래프로 그리기.ipynb
3.3. 직선의 방정식.ipynb	3.3. 직선의 방정식.ipynb
3.4. 비례식과 삼각비.ipynb	3.4. 비례식과 삼각비.ipynb
3.5. 피타고라스의 정리.ipynb	3.5. 피타고라스의 정리.ipynb
3.6. 편리한 공식.ipynb	3.6. 편리한 공식.ipynb
4.1. 벡터의 연산.ipynb	4.1. 벡터의 연산.ipynb
4.2. 벡터 방정식.ipynb	4.2. 벡터 방정식.ipynb
4.3. 벡터의 내적.ipynb	4.3. 벡터의 내적.ipynb
4.4. 벡터의 외적.ipynb	4.4. 벡터의 외적.ipynb
5.2. 행렬의 연산.ipynb	5.2. 행렬의 연산.ipynb
5.3. 도형의 일차변환.ipynb	5.3. 도형의 일차변환.ipynb
6.1. 집합.ipynb	6.1. 집합.ipynb
6.2. 순열과 조합.ipynb	6.2. 순열과 조합.ipynb
6.3. 확률.ipynb	6.3. 확률.ipynb
7.1. 통계란?.ipynb	7.1. 통계란?.ipynb
7.2. 데이터가 흩어진 정도 조사하기.ipynb	7.2. 데이터가 흩어진 정도 조사하기.ipynb
7.3. 관계 조사하기.ipynb	7.3. 관계 조사하기.ipynb
7.4. 데이터를 보고 추측하기.ipynb	7.4. 데이터를 보고 추측하기.ipynb
7.5. 무작위로 값 선택하기.ipynb	7.5. 무작위로 값 선택하기.ipynb
8.1. 곡선과 그래프.ipynb	8.1. 곡선과 그래프.ipynb
8.2. 미분이란.ipynb	8.2. 미분이란.ipynb
8.3. 적분이란.ipynb	8.3. 적분이란.ipynb
8.4. 도구로 사용되는 미적분.ipynb	8.4. 도구로 사용되는 미적분.ipynb
ReadMe.txt	ReadMe.txt
kimbab.csv	kimbab.csv
salary.csv	salary.csv
sample.png	sample.png
score.csv	score.csv
temperature.csv	temperature.csv

Repository files navigation

<예제 파일 사용법>
이 폴더에 수록된 프로그램들은 Jupyter Notebook 형식으로 저장됐습니다.
ZIP 압축을 풀고 폴더 전체를 '내 문서' 안에 넣습니다.

코드를 열 때는 Jupyter Notebook에 나오는 파일선택 화면(시작할 때 나오는 화면 또는 프로그램 편집 화면에서 'File' 버튼을 누름)에서
이 ReadMe.txt 파일이 있는 폴더를 열고 필요한 파일(확장자가 .ipynb)을 선택해서 프로그램 편집화면을 엽니다.

Jupyter Notebook에 대한 자세한 사용법은 본문 324 페이지에 나오는 'Appendix 소프트웨어 설치 가이드'를 참조하기 바랍니다.

처음에는 이 책을 한 번 읽어보고 자신이 실제로 프로그램을 입력해보기를 추천합니다. 이 과정에서 프로그램이 제대로 동작하지 않을 때
예제 프로그램을 참조하면서 어느 부분이 잘못됐는지 비교해서 자신의 프로그램을 수정하는 방식으로 학습하면 좋습니다.

<파일 구성>
수록된 파일과 본문에서 소개한 코드는 다음과 같습니다.
절별로 나누어 Jupyter Notebook 파일이 구성돼 있습니다.
각 파일을 열고 프로그램의 내용을 참조하기 바랍니다.

onigiri.csv 코드7-4에서 읽어들이는 데이터
salary.csv 코드8-1에서 읽어들이는 데이터
sample.png 코드8-6에서 읽어들이는 데이터
score.csv 7.3.2 공분산과 상관관계'에 나온 프로그램에서 읽어들이는 데이터
temperature.csv 코드7-7에서 읽어들이는 데이터
ReadMe.txt 본 파일