程序员数学:用Python学透线性代数和微积分 中文目录

人工智能之编程基础 Python 入门:第一章 Python 的简介和安装 本文介绍了Python编程语言的基础安装与配置。主要内容包括:Python作为人工智能主流语言的简介;Windows系统下的安装步骤;IPython解释器的安装与使用优势;Jupyter Notebook的安装及编码问题解决方法。文章还预告了后续将介绍VS Code编辑器及Python相关学习资料,包括机器学习、深度学习等领域的经典书籍资源。作者旨在为读者提供Python入门指导,并计划持续更新人工智能学习笔记。 阅读详情

【程序员数学:用Python学透线性代数和微积分】
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第1章 通过代码学数学 1
  1.1 使用数学和软件解决商业问题 2
  1.1.1 预测金融市场走势 2
  1.1.2 寻找优质交易 4
  1.1.3 构建三维图形和动画 6
  1.1.4 对物理世界建模 8
  1.2 如何高效学习数学 9
  1.2.1 Jane想学习数学 9
  1.2.2 在数学课本中苦苦挣扎 10
  1.3 用上你训练有素的左脑 11
  1.3.1 使用正式的语言 11
  1.3.2 构建你自己的计算器 12
  1.3.3 用函数建立抽象概念 13
  1.4 小结 14
  
第一部分 向量和图形
第2章 二维向量绘图 16
  2.1 二维向量绘图 16
  2.1.1 如何表示二维向量 18
  2.1.2 用Python绘制二维图形 20
  2.1.3 练习 23
  2.2 平面向量运算 25
  2.2.1 向量的分量和长度 28
  2.2.2 向量与数相乘 29
  2.2.3 减法、位移和距离 31
  2.2.4 练习 34
  2.3 平面上的角度和三角学 41
  2.3.1 从角度到分量 42
  2.3.2 Python中的三角学和弧度 46
  2.3.3 从分量到角度 47
  2.3.4 练习 50
  2.4 向量集合的变换 57
  2.4.1 组合向量变换 59
  2.4.2 练习 60
  2.5 用Matplotlib绘图 61
  2.6 小结 62
第3章 上升到三维世界 63
  3.1 在三维空间中绘制向量 64
  3.1.1 用坐标表示三维向量 66
  3.1.2 用Python进行三维绘图 66
  3.1.3 练习 68
  3.2 三维空间中的向量运算 70
  3.2.1 添加三维向量 70
  3.2.2 三维空间中的标量乘法 72
  3.2.3 三维向量减法 72
  3.2.4 计算长度和距离 73
  3.2.5 计算角度和方向 74
  3.2.6 练习 75
  3.3 点积:测量向量对齐 78
  3.3.1 绘制点积 78
  3.3.2 计算点积 80
  3.3.3 点积的示例 82
  3.3.4 用点积测量角度 83
  3.3.5 练习 85
  3.4 向量积:测量定向区域 88
  3.4.1 在三维空间中确定自己的朝向 88
  3.4.2 找到向量积的方向 89
  3.4.3 求向量积的长度 91
  3.4.4 计算三维向量的向量积 92
  3.4.5 练习 93
  3.5 在二维平面上渲染三维对象 96
  3.5.1 使用向量定义三维对象 97
  3.5.2 二维投影 98
  3.5.3 确定面的朝向和阴影 99
  3.5.4 练习 101
  3.6 小结 102
第4章 变换向量和图形 103
  4.1 变换三维对象 105
  4.1.1 绘制变换后的对象 105
  4.1.2 组合向量变换 107
  4.1.3 绕轴旋转对象 110
  4.1.4 创造属于你自己的几何变换 113
  4.2 线性变换 117
  4.2.1 向量运算的不变性 117
  4.2.2 图解线性变换 119
  4.2.3 为

程序员的数值思维:用Python源码打通线性代数与微积分 矩阵乘法不是数组运算,而是线性变换的显式表达;导数不只是极限定义,更是局部线性化的数值刻度。理解条件数才能预判求解稳定性,掌握特征向量符号约定才能保障PCA可复现。本文聚焦程序员真实编码场景,以NumPy底层行为、梯度下降收敛边界、SVD数值陷阱等高频痛点为切口,将抽象数学概念锚定到可调试、可断点、可修改的Python源码上,覆盖从高斯消元手写实现到工业级PCA全流程,让线性代数与微积分在IDE中真正‘活’起来。 阅读详情

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