1장에는 코드 예제가 없습니다.
파이썬은 세 개의 주요 운영 체제인 마이크로소프트 윈도(Microsoft Windows), macOS, 리눅스 (Linux)에서 사용할 수 있습니다. 파이썬 공식 웹 사이트(https://www.python.org)에서 문서와 설치 파일을 내려받을 수 있습니다
책은 파이썬 3.7.2 버전과 그 이상에 맞추어져 있습니다. 현재 파이썬 3의 최신 버전을 사용하 는 것이 좋습니다. 일부 코드는 파이썬 2.7과 호환될 수 있지만 파이썬 2.7의 공식 지원이 2019년 말에 끝났기 때문에 상당수의 오픈 소스 라이브러리는 이미 파이썬 2.7에 대한 지원을 중단했습니다(https://python3statement.org/). 따라서 파이썬 3.7 또는 그 이상을 사용하는 것이 매우 권장됩니다.
노트
다음 명령으로 현재 파이썬 버전을 확인할 수 있습니다.
$ python -V
예를 들면 다음과 같이 출력됩니다.
Python 3.7.1 :: Continuum Analytics, Inc.
책에서 사용할 패키지는 pip 설치 프로그램으로 설치할 수 있습니다. 이 프로그램은 파이썬 3.3 버전부터 파이썬 표준 라이브러리에 포함되었습니다. 자세한 pip 설명은 온라인 문서(https:// docs.python.org/3/installing/index.html)를 참고하세요.
파이썬을 설치하고 난 후 터미널(Terminal)에서 pip 명령으로 필요한 파이썬 패키지를 설치할 수 있습니다:
pip install SomePackage
(SomePackage는 numpy, pandas, matplotlib, scikit-learn 등이 될 수 있습니다)
설치한 패키지를 업데이트할 때는 --upgrade 옵션을 사용합니다:
pip install SomePackage --upgrade
과학 컴퓨팅을 위해서는 컨티넘 애널리틱스(Continuum Analytics)의 아나콘다(Anaconda) 파이썬 배포판을 권장합니다. 아나콘다는 상업적 목 적을 포함하여 무료로 사용할 수 있고 기업이 사용하기 충분한 수준의 파이썬 배포판입니다. 데이 터 과학, 수학, 공학용 파이썬 필수 패키지들을 모두 포함하고 있으며 주요 운영 체제를 모두 지원 합니다. 아나콘다 설치 파일은 https://www.anaconda.com/download/에서 내려받을 수 있 습니다. 간단한 아나콘다 안내는 온라인 문서(https://docs.anaconda.com/anaconda/userguide/ getting-started/)를 참고하세요.
아나콘다를 설치한 후 다음 명령으로 필요한 파이썬 패키지를 설치할 수 있습니다:
conda install SomePackage
설치한 패키지를 업데이트할 때는 다음 명령을 사용합니다:
conda update SomePackage
책 전반에 걸쳐 데이터를 저장하고 조작하는 데 넘파이 다차원 배열을 주로 사용합니다. 이따금 판다스(Pandas)도 사용합니다. 판다스는 넘파이 위에 구축된 라이브러리고 테이블 형태의 데이터 를 아주 쉽게 다룰 수 있는 고수준 도구를 제공합니다. 종종 정량적인 데이터를 시각화하면 이해하는 데 매우 도움이 됩니다. 이를 위해 많은 옵션을 제공하는 맷플롯립(Matplotlib) 라이 브러리를 사용하겠습니다.
책에서 사용하는 주요 파이썬 패키지 버전은 다음과 같습니다. 여러분 컴퓨터에 설치된 패키지와 버전이 동일하거나 더 높은지 확인하세요. 예제 코드를 정상적으로 실행하려면 버전을 맞추는 것 이 좋습니다:
- NumPy >= 1.18.5
- SciPy >= 1.4.1
- scikit-learn >= 0.23.2
- matplotlib >= 3.1.1
- pandas >= 1.0.4
- TensorFlow >= 2.3.0
어떤 독자들은 .ipynb 코드 파일에 무엇인지 모를 수 있습니다. 이 파일은 IPython 노트북입니다. 이 책의 코드는 평범한 파이썬 .py 스크립트 대신에 IPython 노트북에 담겨 있습니다. IPython 노트북이 데이터 분석 프로젝트에 안성맞춤이기 때문입니다! IPython 노트북을 사용하면 한 곳에서 모든 것을 처리할 수 있습니다. 코드, 코드를 실행한 결과, 그래프, 막다운(markdown)과 LaTeX 문법을을 지원하는 문서까지 가능합니다!
노트: "IPython 노트북"은 최근에 "주피터(Jupyter) 노트북"으로 바뀌었습니다. 주피터는 파이썬 외에도 줄리아(Julia), R 등의 다른 언어를 지원하는 프로젝트입니다. 파이썬 사용자에게는 달라지는 것이 없습니다. 이름만 바뀌었을 뿐입니다("IPython 노트북" 대신 "주피터 노트북"이라고 부릅니다).
주피터 노트북은 pip를 사용해 설치할 수 있습니다.
$ pip install jupyter notebook
또는 아나콘다나 미니콘다를 설치했다면 콘다를 사용할 수 있습니다:
$ conda install jupyter notebook
주피터 노트북을 열려면 먼저 코드가 있는 디렉토리로 이동합니다. 예를 들어:
$ cd ~/code/python-machine-learning-book
그다음 jupyter notebook을 실행합니다.
$ jupyter notebook
주피터가 기본 브라우저를 실행합니다(일반적으로 http://localhost:8888/에서 실행됩니다). 이제 주피터 메뉴에서 원하는 노트북을 선택해 열 수 있습니다.
주피터 노트북에 대한 더 자세한 내용은 주피터 초보자 가이드와 주피터 노트북 기본사항을 참고하세요.
또 다른 주피터 노트북 환경인 주피터 랩(Jupyter Lab)이 2018년에 릴리스되었습니다. 동일한 .ipynb 파일을 다룰 수 있지만 브라우저 인터페이스에서 추가적인 기능을 제공합니다. 주피터 노트북과 주피터 랩 중 어느 것을 사용해도 괜찮습니다.
주피터 랩은 다음과 같이 설치할 수 있습니다.
$ conda install -c conda-forge jupyterlab
주피터 노트북과 비슷하게 실행하려면 다음 명령을 실행합니다.
$ jupyter lab
이 명령을 커맨드 라인 터미널에서 실행하면 브라우저에서 주피터 랩 세션을 시작합니다. 주피터 랩에 대한 더 자세한 정보는 공식 문서를 참고하세요.