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首先感謝大家的信任。
作者僅是在學習應用資料科學和機器學習演算法時，多讀了幾本數學書，多做了一些思考和知識 整理而已。知者不言，言者不知。知者不博，博者不知。由於作者水準有限，斗膽把自己所學所思與大家分享，作者權當無知者無畏。希望大家在Github 多提意見，讓這套書成為作者和 讀者共同參與創作的作品。
特別感謝清華大學出版社的欒大成老師。從選題策劃、內容創作到裝幀設計，欒老師事無巨細、一路陪伴。每次與欒老師交流，都能感受到他對優質作品的追求、對知識分享的熱情。
出來混總是要還的
曾幾何時，考試是我們學習數學的唯一動力。考試是頭懸樑的繩，是錐刺股的錐。我們中的大多數人從小到大為各種考試埋頭題海，數學味同嚼蠟，甚至讓人恨之入骨。
數學所帶來了無盡的「折磨」。我們甚至恐懼數學，憎恨數學，恨不得一走出校門就把數學拋之腦後，老死不相往來。
可悲可笑的是，我們很多人可能會在畢業的五年或十年以後，因為工作需要，不得不重新學習微積分、線性代數、機率統計，悔恨當初沒有學好數學，甚至遷怒於教材和老師。
這一切不能都怪數學，值得反思的是我們學習數學的方法和目的。
再給自己一個學數學的理由
為考試而學數學，是被逼無奈的舉動。而為數學而數學，則又太過高尚而遙不可及。
相信對絕大部分的我們來說，數學是工具、是謀生手段，而非目的。我們主動學數學，是想用數學工具解決具體問題。
現在，這套書給大家一個「學數學、用數學」的全新動力– 資料科學、機器學習。
資料科學和機器學習已經深度融合到我們生活的各方面，而數學正是開啟未來大門的鑰匙。不是所有人生來都握有一副好牌，但是掌握「數學 + 程式設計 + 機器學習」的知識絕對是王牌。這次，學習數學不再是為了考試、分數、升學，而是投資時間、自我實現、面向未來。
未來已來，你來不來？
本書如何幫到你
為了讓大家學數學、用數學，甚至愛上數學，作者可謂頗費心機。在創作這套書時，作者儘量克服傳統數學教材的各種弊端，讓大家學習時有興趣、看得懂、有思考、更自信、用得著。
為此，叢書在內容創作上突出以下幾個特點。
■ 數學 + 藝術——全彩圖解，極致視覺化，讓數學思想躍然紙上、生動有趣、一看就懂，同時提高大家的資料思維、幾何想像力、藝術感。
■ 零基礎——從零開始學習 Python 程式設計，從寫第一行程式到架設資料科學和機器學習應用，儘量將陡峭學習曲線拉平。
■ 知識網路——打破數學板塊之間的門檻，讓大家看到數學代數、幾何、線性代數、微積分、機率統計等板塊之間的聯繫，編織一張綿密的數學知識網路。
■ 動手——授人以魚不如授人以漁，和大家一起寫程式、創作數學動畫、互動App。
■ 學習生態——建構自主探究式學習生態環境「紙質圖書 + 程式檔案 + 視覺化工具+ 思維導圖」，提供各種優質學習資源。
■ 理論 + 實踐——從加減乘除到機器學習，叢書內容安排由淺入深、螺旋上升，兼顧理論和實踐；在程式設計中學習數學，學習數學時解決實際問題。
雖然本書標榜「從加減乘除到機器學習」，但是建議讀者朋友們至少具備高中數學知識。如果讀者正在學習或曾經學過大學數學（微積分、線性代數、機率統計），這套書就更容易讀懂了。
聊聊數學
數學是工具。錘子是工具，剪刀是工具，數學也是工具。
數學是思想。數學是人類思想高度抽象的結晶體。在其冷酷的外表之下，數學的核心實際上就是人類樸素的思想。學習數學時，知其然，更要知其所以然。不要死記硬背公式定理，理解背後的數學思想才是關鍵。如果你能畫一幅圖、用大白話描述清楚一個公式、一則定理，這就說明你真正理解了它。
數學是語言。就好比世界各地不同種族有自己的語言，數學則是人類共同的語言和邏輯。數學這門語言極其精準、高度抽象，放之四海而皆準。雖然我們中大多數人沒有被數學「女神 」選中，不能為人類對數學認知開疆擴土；但是，這絲毫不妨礙我們使用數學這門語言。就好比，我們不會成為語言學家，我們完全可以使用母語和外語交流。
數學是系統。代數、幾何、線性代數、微積分、機率統計、最佳化方法等，看似一個個孤島，實際上都是數學網路的一條條織線。建議大家學習時，特別關注不同數學板塊之間的聯繫，見樹，更要見林。
數學是基石。拿破崙曾說「數學的日臻完善和國強民富息息相關。」數學是科學進步的根基，是經濟繁榮的支柱，是保家衛國的武器，是探索星辰大海的航船。
數學是藝術。數學和音樂、繪畫、建築一樣，都是人類藝術體驗。透過視覺化工具，我們會在看似枯燥的公式、定理、資料背後，發現數學之美。
數學是歷史，是人類共同記憶體。「歷史是過去，又屬於現在，同時在指引未來。」數學是人類的集體學習思考，它把人的思維符號化、形式化，進而記錄、累積、傳播、創新、發展。從甲骨、泥板、石板、竹簡、木牘、紙草、羊皮卷冊、活字印刷、紙質書，到數字媒介，這一過程持續了數千年，至今綿延不息。
數學是無窮無盡的想像力，是人類的好奇心，是自我挑戰的毅力，是一個接著一個的問題，是看似荒誕不經的猜想，是一次次膽大包天的批判性思考，是敢於站在前人臂膀之上的勇氣，是孜孜不倦地延展人類認知邊界的不懈努力。
家園、詩、遠方
諾瓦利斯曾說：「哲學就是懷著一種鄉愁的衝動到處去尋找家園。」
在紛繁複雜的塵世，數學純粹得就像精神的世外桃源。數學是，一束光，一條巷，一團不滅的希望，一股磅礴的力量，一個值得寄託的避風港。
打破陳腐的鎖鏈，把功利心暫放一邊，我們一道懷揣一分鄉愁，心存些許詩意，踩著藝術維度，投入數學張開的臂膀，駛入它色彩斑斕、變幻無窮的深港，感受久違的歸屬，一睹更美、更好的遠方。
本書主要內容
第1章探討Python與視覺化、數學、機器學習之間的關係，接著第2章介紹如何安裝和使用Anaconda，最後第3章則講解JupyterLab的使用，強調其在探究式學習中的重要性，並介紹如何在Markdown中使用LaTeX撰寫數學表達。第4章介紹基礎概念，並簡單提及自訂函式和控制結構。第5章講解常用資料型態，並簡介NumPy陣列和Pandas資料幀。第6章介紹常見運算，並講解math、random和statistics函式庫。第7章著重於控制結構的應用，並實現線性代數運算。第8章介紹自訂函式和匿名函式，並講解如何構造模組。第9章簡介物件導向程式設計的基本概念。第10章講解圖的基本組成元素及繪製線圖，第11章介紹各種二維和三維視覺化方案，第12章則專注於用Seaborn進行統計描述。
第13章講解基本概念，接著第14章介紹索引和切片，第15章涵蓋常見運算及廣播原則，第16章介紹規整方法，第17章簡單介紹線性代數工具，第18章則介紹愛因斯坦求和約定。第19章講解資料幀的操作，第20章介紹快速視覺化函式，第21章講解索引和切片，第22章則介紹規整方法，第23章展示Pandas與Plotly結合的視覺化方案，第24章講解時間序列資料操作。第25章介紹符號計算，第26章講解SciPy的應用，第27章則介紹線性回歸和主成分分析。第28章簡述基本概念，第29章介紹資料集的處理，第30至33章分別講解回歸、降維、分類和聚類問題。第34章介紹Spyder的使用，第35章講解如何用Streamlit架設應用，最後第36章總結本書所學的各種Python工具並展示應用實例。
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有 4 項符合
AI時代Math元年 - 用Python全精通程式設計的圖書 |
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AI時代Math元年 - 用Python全精通程式設計 作者：姜偉生 出版社：深智數位股份有限公司 出版日期：2024-11-21 語言：繁體書 |
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圖書介紹 - 資料來源：TAAZE 讀冊生活 評分：
圖書名稱：AI時代Math元年 - 用Python全精通程式設計
AI時代Math元年 - 用Python全精通程式設計
本書旨在幫助零基礎的讀者學習Python程式設計。涵蓋了Anaconda和JupyterLab的安裝與使用，並深入介紹Python的基本語法、資料型態、常見運算、控制結構、函式以及物件導向程式設計，讓讀者能夠掌握Python的核心概念。在資料視覺化方面，本書探討了二維和三維視覺化技術，並使用Seaborn進行資料視覺化，幫助讀者將資料轉化為可視化的圖形。此外，書中詳細介紹了NumPy的使用，包括索引和切片、常見運算、陣列規整、線性代數以及愛因斯坦求和約定，這些都是進行資料分析的重要工具。
Pandas部分則著重於快速視覺化、索引和切片、時間序列資料的處理及資料規整，讓讀者能夠有效管理和分析資料。在進階視覺化和運算方面，本書介紹了Plotly的統計視覺化、SymPy的符號運算、SciPy的數學運算及Statsmodels的統計模型，這些工具能夠幫助讀者進行更複雜的資料分析。在機器學習的部分，書中探討了Scikit-Learn的應用，包括資料預處理、回歸、降維、分類和聚類等技術，讓讀者了解如何利用機器學習解決實際問題。
最後，本書還介紹了如何使用Streamlit來架設應用程式，特別是機器學習相關的Apps。整體而言，本書以實作為主，搭配Jupyter Notebook，引導讀者在動手練習中學習Python程式設計、資料分析和機器學習的基礎知識，並以圖形和口語化的方式解釋背後的數學思想。
作者簡介：
姜偉生
博士FRM。勤奮的小鎮做題家，熱愛知識可視化和開源分享。自2022年8月開始，在GitHub上開源「鳶尾花書」學習資源，截至2023年9月，已經分享4000多頁PDF、4000多幅矢量圖、約2000個代碼文件，全球讀者數以萬計。
作者序
感謝
首先感謝大家的信任。
作者僅是在學習應用資料科學和機器學習演算法時，多讀了幾本數學書，多做了一些思考和知識 整理而已。知者不言，言者不知。知者不博，博者不知。由於作者水準有限，斗膽把自己所學所思與大家分享，作者權當無知者無畏。希望大家在Github 多提意見，讓這套書成為作者和 讀者共同參與創作的作品。
特別感謝清華大學出版社的欒大成老師。從選題策劃、內容創作到裝幀設計，欒老師事無巨細、一路陪伴。每次與欒老師交流，都能感受到他對優質作品的追求、對知識分享的熱情。
出來混總是要還的
曾幾何時...
首先感謝大家的信任。
作者僅是在學習應用資料科學和機器學習演算法時，多讀了幾本數學書，多做了一些思考和知識 整理而已。知者不言，言者不知。知者不博，博者不知。由於作者水準有限，斗膽把自己所學所思與大家分享，作者權當無知者無畏。希望大家在Github 多提意見，讓這套書成為作者和 讀者共同參與創作的作品。
特別感謝清華大學出版社的欒大成老師。從選題策劃、內容創作到裝幀設計，欒老師事無巨細、一路陪伴。每次與欒老師交流，都能感受到他對優質作品的追求、對知識分享的熱情。
出來混總是要還的
曾幾何時...
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目錄
姜偉生
博士FRM。勤奮的小鎮做題家，熱愛知識可視化和開源分享。自2022年8月開始，在GitHub上開源「鳶尾花書」學習資源，截至2023年9月，已經分享4000多頁PDF、4000多幅矢量圖、約2000個代碼文件，全球讀者數以萬計。第 1 篇 預備
第 1 章 聊聊「巨蟒」
1.1 Python? 巨蟒?
1.2 Python和視覺化有什麼關係?
1.3 Python和數學有什麼關係?
1.4 Python和機器學習有什麼關係?
1.5 相信「反覆+精進」的力量！
第 2 章 安裝使用Anaconda
2.1 整合式開發環境
2.2 如何安裝Anaconda?
2.3 測試JupyterLab
2.4 查看Python第三方函式庫版本...
博士FRM。勤奮的小鎮做題家，熱愛知識可視化和開源分享。自2022年8月開始，在GitHub上開源「鳶尾花書」學習資源，截至2023年9月，已經分享4000多頁PDF、4000多幅矢量圖、約2000個代碼文件，全球讀者數以萬計。第 1 篇 預備
第 1 章 聊聊「巨蟒」
1.1 Python? 巨蟒?
1.2 Python和視覺化有什麼關係?
1.3 Python和數學有什麼關係?
1.4 Python和機器學習有什麼關係?
1.5 相信「反覆+精進」的力量！
第 2 章 安裝使用Anaconda
2.1 整合式開發環境
2.2 如何安裝Anaconda?
2.3 測試JupyterLab
2.4 查看Python第三方函式庫版本...
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