Элегантный SciPy

Содержание книги "Элегантный SciPy "

Предисловие
Глава 1. Элегантный NumPy: фундамент научного программирования на Python
Введение в данные: что такое экспрессия гена?
N-мерные массивы NumPy
Зачем использовать массивы ndarray вместо списков Python?
Векторизация
Транслирование
Исследование набора данных экспрессии генов
Чтение данных при помощи библиотеки pandas
Нормализация
Нормализация между образцами
Нормализация между генами
Нормализация по образцам и генам: RPKM
Подведение итогов
Глава 2. Квантильная нормализация с NumPy и SciPy
Получение данных
Разница в распределении экспрессии генов между индивидуумами
Бикластеризация количественных данных
Визуализация кластеров
Предсказание выживаемости
Дальнейшая работа: использование кластеров пациентов TCGA
Дальнейшая работа: воспроизведение кластеров TCGA
Глава 3. Создание сетей из областей изображений при помощи ndimage
Изображения – это просто массивы NumPy
Задача: добавление сеточного наложения
Фильтры в обработке сигналов
Фильтрация изображений (двумерные фильтры)
Универсальные фильтры: произвольные функции от соседних значений
Задача: игра «“Жизнь” Конуэя»
Задача: магнитуда градиента Собела
Графы и библиотека NetworkX
Задача: подбор кривой при помощи SciPy
Графы смежности областей
Элегантный пакет ndimage: как строить графы из областей изображений
Собираем все вместе: сегментация по среднему цвету
Глава 4. Частота и быстрое преобразование Фурье
Введение в частоту
Иллюстрация: спектрограмма пения птиц
История
Реализация
Выбор длины ДПФ
Дополнительные понятия ДПФ
Частоты и их упорядочивание
Оконное преобразование
Практическое применение: анализ радарных данных
Свойства сигнала в частотной области
Оконное преобразование на практике
Радарные изображения
Дополнительные применения БПФ
Дополнительные материалы для чтения
Задача: свертывание изображения
Глава 5. Таблицы сопряженности на основе разреженных координатных матриц
Таблицы сопряженности
Задача: вычислительная сложность матриц ошибок
Задача: альтернативный алгоритм вычисления матрицы ошибок
Задача: мультиклассовая матрица ошибок
Форматы данных модуля scipy.sparse
Формат COO
Задача: представление в формате COO
Формат сжатой разреженной строки
Применения разреженных матриц: преобразования изображений
Задача: поворот изображения
Назад к таблицам сопряженности
Задача: сокращение объема потребляемой оперативной памяти
Таблицы сопряженности в сегментации изображений
Теория информации вкратце
Задача: вычисление условной энтропии
Теория информации применительно к сегментации : изменчивость информации
Конвертирование программного кода массивов NumPy под использование разреженных матриц
Применение изменчивости информации
Дальнейшая работа: сегментация на практике
Глава 6. Линейная алгебра в SciPy
Основы линейной алгебры
Лапласова матрица графа
Задача: матрица поворота
Лапласовы матрицы с данными о мозге
Задача: изображение аффинного подобия
Задача: линейная алгебра с разреженными матрицами
PageRank: линейная алгебра для репутации и важности
Задача: обработка висячих узлов
Задача: эквивалентность разных методов получения собственного вектора
Заключительные замечания
Глава 7. Оптимизация функций в SciPy
Оптимизация в SciPy: scipy.optimize
Пример: вычисление оптимального сдвига изображения
Регистрация изображения при помощи optimize
Предотвращение локальных минимумов на основе алгоритма basin hopping
Задача: модификация функции align
«Что лучше?»: выбор правильной целевой функции
Глава 8. Большие данные с Toolz в маленьком ноутбуке
Потоковая передача при помощи yield
Введение в потоковую библиотеку Toolz
Подсчет k-мер и исправление ошибок
Каррирование: изюминка потоковой обработки
Возвращаясь к подсчету k-мер
Задача: анализ главных компонент потоковых данных
Марковская модель на основе полного генома
Задача: онлайновая распаковка архива
Эпилог
Что дальше?
Списки рассылок
GitHub
Конференции
За пределами SciPy
Содействие этой книге
До следующей встречи
Приложение. Решения задач
Решение: добавление сеточного наложения
Решение: игра «“Жизнь” Конуэя»
Решение: магнитуда градиента Собела
Решение: подбор кривой при помощи SciPy
Решение: свертывание изображения
Решение: вычислительная сложность матриц ошибок
Решение: альтернативный алгоритм вычисления матрицы ошибок
Решение: вычисление матрицы ошибок
Решение: представление в формате COO
Решение: поворот изображения
Решение: сокращение объема потребляемой оперативной памяти
Решение: вычисление условной энтропии
Решение: матрица поворота
Решение: изображение аффинного подобия
Решение: линейная алгебра с разреженными матрицами
Решение: обработка висячих узлов
Решение: методы проверки
Решение: модификация функции align
Решение: анализ главных компонент потоковых данных при помощи библиотеки scikit-learn
Решение: добавление шага в начало конвейера
Предметный указатель