【深智書摘】利用Python，帶您遨遊數學世界！
更新於 發佈於 閱讀時間約 4 分鐘
相對於C、C++、Java等程式語言，Python對於非電腦類專業來講有著更為合適的生長土壤，我們不太可能用C語言來求解諸如熱處理問題、資源設定問題或實驗中某些因素的互動作用問題等。
- l 高等數學」「線性代數」「機率論與數理統計」
- l 作業研究」等課程教學大綱
- l 使用Python語言實現相關計算、圖形展示及模型求解
- l 內容包含Python程式語言入門、極限的運算
- l 函數的求導及積分、微分方程求解、
- l 級數、行列式計算、線性方程組求解、
- l 隨機變數及其分佈、隨機變數的數字特徵
- l 參數估計、假設檢驗、方差分析與回歸、
- l 線性規劃、非線性規劃、動態規劃、圖與網路計畫及排隊論
【什麼是深度學習？】
深度學習中的Batch Norm是什麼？為何要用Relu而非Sigmoid啟動函數？梯度爆炸的解決之道是什麼？本書讓您在熟練了機器學習或深度學習之後，能把基礎再加強。所謂「知其然，也知其所以然」，整天被CNN、RNN、RL等高深技術所包圍，總不能連最基本的數學原理都搞不清楚吧！現在給你重讀一次的機會，從數學原理開始說起，把似是而非的理論基礎加強回來，補足你心中一直缺的那一塊！那麼這本「機器學習數學王國」就達到目的了！
【這本書會告訴你…】
這本高等數學（含「線性代數」）、「機率論與數理統計」和「作業研究」幾本傳統教材搭配的科學計算輔導用書。希望科學計算從這幾門基礎課開始生根。Python是當下的第一選項，原因在於就科學計算來說，基於Python的函數庫是相對完備且開放的，使用人群的基數也決定著學習資源的品質與多樣性。
【VS Code】
Visual Studio Code為我們提供了良好的工作環境。基本理論和手工計算是根本，然後才可以使用機器進行實踐，切莫本末倒置。如果自己無法解釋程式或程式輸出，那就要調整為理論優先。建議讀者依據自身對基礎的理解，可以採用理論與實踐按節融合、按章融合或學期後融合的策略。
【案例介紹】
極限運算案例：
對於商的極限的運算，limit()函數一般都可以處理得很好，舉例如下。
X→3時，分子與分母極限都是零。程式如下：
import sympy as syx=sy.symbols('x')print(sy.limit((x-3)/(x**2-9),x,3,dir='+-'))
執行結果為：1/6。
X→1時，分母極限為零，分子不為零。程式如下：
x=sy.symbols('x')print(sy.limit((2*x-3)/(x**2-5*x+4),x,1,dir='-'))print(sy.limit((2*x-3)/(x**2-5*x+4),x,1))
執行結果為：
-∞
∞
備註：x 趨於1 的左極限為-∞ ，右極限為+∞ ，所以x 趨於1 時的極限為∞。
極限存在準則：
程式如下：
import sympy as syx=sy.symbols('x')lim=sy.limit(sy.sin(x)/x,x,0,dir='+-')print(lim)
執行結果為：1。
--
數學為我們提供了豐富多彩的素材用以學習程式設計：從讀者已掌握的知識（例如繪製一個抛物線，計算一個函數的導數）到未知的領域（如求一個複雜函數的極值），這期間有驗證的快樂，也有探索的艱辛，在不斷重複這些活動的過程中學會熟練運用這一工具，工具的熟練使用反過來也會幫助我們對特定問題進行更為深入的探討與研究。
--
本文取自深智數位出版之〈Python AI人員必修的科學計算 - 數學、機率、統計、演算法〉
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隨著理財資訊的普及，越來越多台灣人不再將資產侷限於台股，而是將視野拓展到國際市場。特別是美國市場，其豐富的理財選擇，讓不少人開始思考將資金配置於海外市場的可能性。
然而，要參與美國市場並不只是盲目跟隨標的這麼簡單，而是需要策略和方式，尤其對新手而言，除了選股以外還會遇到語言、開戶流程、Ap
嘿，大家新年快樂~ 新年大家都在做什麼呢？
跨年夜的我趕工製作某個外包設計案，在工作告一段落時趕上倒數。
然後和兩個小孩過了一個忙亂的元旦。在深夜時刻，看到朋友傳來的解籤網站，興致勃勃熬夜體驗了一下，覺得非常好玩，或許有人玩過了，但還是想寫上來分享紀錄一下~
從範例學python的目標讀者:
針對剛進入的初學者，想學習Python語言。
有基礎本數學邏輯基礎即可。
從小遊戲學python的目標讀者:
針對已經有經驗的C/C++, Python, 或其他有程式基礎的讀者。
想實作一些小專案，從實做中學習如何分析需求、元件分拆、到底層實作
介紹pygame支援的向量運算，以及向量的減法、乘法、除法實際上是怎麼計算的。
這一節談的是向量的定義，以及如何運用向量來建立模擬物體運動時，關於位置和速度間的關係式。
本文詳細介紹了Python中的各種資料型別，包括整數、字串、清單、元組、集合和字典，並提供了相關的操作範例。此外，還解釋了如何在Python中定義和操作變數，包括如何同時對多個變數進行賦值。
Python語法包括條件語句、迴圈、函數和變數的使用。條件語句如if、elif和else用於進行條件判斷，for和while是兩種主要的迴圈，def用於定義函數。變數可以被賦予數字或字符串，並可使用類型提示來指定變數的類型。註解可以是單行或多行，並可用於解釋函數或類的用途和作用。
NumPy在圖像處理、機器學習、數學和統計學等領域中被廣泛應用。
以下是一些常見的應用場景：
數據處理和分析： NumPy提供了高效的多維數組（nd array）和相應的操作函數，使得對大型數據集進行快速、有效的操作變得容易。
Python 提供了一系列內建函式，其中一部分涉及數學和數學操作。
以下是一些常用的內建函式和數學相關的函式：
基本數學運算：
abs(x)： 返回 x 的絕對值。
result = abs(-5)
print(result) # 輸出: 5
max(iterable) 和 min(
Python 提供了一個功能豐富的標準函式庫，其中 random 專門用於生成隨機數。本文將介紹 random 的基本介紹，以及函式應用。
在Python中，數值運算非常直觀，你可以使用標準的數學運算符號進行基本的數值運算。以下是一些基本的數值運算：
進行計算時，按照「先乘除後加減」的規則，並優先計算小括號刮起來的運算式。
print('答案:' ,(1+1)*2)
#答案: 4
復合型態的運算子
指定運算子 = 若是結合算術
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