產品特色

作者簡介

姜偉生 博士 FRM。

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2024年5月，已經分享5000多頁PDF、5000多幅矢量圖、約3000個代碼文件，全球讀者數以萬計，GitHub全球排名TOP140。

編輯推薦

這是一本前所未見的編程入門書，可視化徹底，顏值極高。很難想像一位以“術數”為業的金融家具備如此徹底的分享動機，同時，姜博士有著卓越的藝術品位和設計能力，不僅承擔了這套書的精深內容，更承擔了全繫圖書的整體設計。希望讀者從枯燥的常規數學書中解脫出來，賞心悅目地慢慢走入繽紛的AI宇宙。

內容簡介

《編程不難:全彩圖解+微課+Python編程》是“鳶尾花數學大繫—從加減乘除到機器學習”叢書的第一冊，也是“編程”板塊的第一冊， 著重介紹如何零基礎入門學 Python 編程。雖然《編程不難:全彩圖解+微課+Python編程》主要講解 Python 編程，但是也離不開數學。《編程不難:全彩圖解+微課+Python編程》盡量 避免講解數學概念公式，而且用圖形和近乎口語化的語言描述程序設計、數據分析、機器學習背後常用的 數學思想。

《編程不難:全彩圖解+微課+Python編程》分為預備、語法、繪圖、數組、數據、數學、機器學習、應用八大板塊， 共 36 章， 內容“跨度”極大！ 從 Python 基本編程語法，到基本可視化工具，再到各種數據操作工具，還介紹常用 Python 實現的各種復 雜數學運算，進入數據分析和機器學習之後，還講解如何搭建應用 App。我們可以把《編程不難:全彩圖解+微課+Python編程》看作從 Python 編 程角度對“鳶尾花書”全繫內容的總覽。

《編程不難:全彩圖解+微課+Python編程》提供代碼示例和講解，而且提供習題，每章還配套 Jupyter Notebook 代碼文件（Jupyter Notebook 不是可有可無的，而是學習生態的關鍵一環， “鳶尾花書”強調在 JupyterLab 自主探究學習纔能提高大家 編程技能）。《編程不難:全彩圖解+微課+Python編程》配套微課也主要以配套 Jupyter Notebooks 為核心，希望讀者邊看視頻，邊動手練習。

《編程不難:全彩圖解+微課+Python編程》讀者群包括所有試圖用編程解決問題的朋友，尤其適用於初級程序員進階、高級數據分析師、機器學習開發者。

前言

Preface

前言

感謝

首先感謝大家的信任。

作者僅僅是在學習應用數學科學和機器學習算法時，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。由於作者水平有限，鬥膽把自己有限所學所 思與大家分享，作者權當無知者無畏。希望大家在 B 站視頻下方和 GitHub 多提意見，讓“鳶尾花數 學大繫—從加減乘除到機器學習 ”叢書成為作者和讀者共同參與創作的優質作品。

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

曾經，考試是我們學習數學的唯一動力。考試是頭懸梁的繩，是錐刺股的錐。我們中的絕大多數 人從小到大為各種考試埋頭題海，學數學味同嚼蠟，甚至讓人恨之入骨。

數學給我們帶來了無盡的“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、概率統計，悔恨當初沒有學好數學，走了很多彎路，沒能學以致用，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。而為數學而學數學，則又太過高尚而遙不可及。

相信對於絕大部分的我們來說，數學是工具，是謀生手段，而不是目的。我們主動學數學，是想 用數學工具解決具體問題。

現在，本叢書給大家帶來一個“學數學、用數學 ”的全新動力—數據科學、機器學習。

數據科學和機器學習已經深度融合到我們生活的方方面面，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 + 編程 + 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，而是為了投資時間，自我實現，面向未來。

未來已來，你來不來？

本叢書如何幫到你

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。在叢書創作時，作者盡量克服 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。

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、概率統計) ，那麼就更容易讀懂本叢書了。

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像的結晶體。在其冷酷的外表之下，數學的內核實際上就是 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 思想纔是關鍵。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、高度抽像，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拓土，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，但是我們完全可以使用母語和外語交流。

數學是體繫 。代數、幾何、線性代數、微積分、概率統計、優化方法等，看似一個個孤島，實際 上都是數學網絡的一條條織線。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 。拿破侖曾說：“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。通過可視化工具，我們會在看 似枯燥的公式、定理、數據背後，發現數學之美。

II

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、積累、傳播、創新、發展。從甲骨、泥 板、石板、竹簡、木牘、紙草、羊皮卷、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。”

在紛繁復雜的塵世，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、 一股磅礡的力量、一個值得寄托的避風港。

打破陳腐的鎖鏈，把功利心暫放一邊，我們一道懷揣一份鄉愁，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。

前言

《編程不難》

III

Acknowledgement

致謝

To my parents.

謹以此書獻給我的母親和父親。

How to Use the Book

使用本書

叢書資源

本繫列叢書提供的配套資源有以下幾個。

在紙質圖書中，為了方便大家查找不同配套資源，作者特別設計了以下幾個標識。

數學家、科學家、

藝術家等語錄

配套Python代碼完

成核心計算和制圖

引出本書或本繫列

其他圖書相關內容

相關數學家生平貢

獻介紹

代碼中核心Python 庫函數和講解

用Streamlit開發制

作App

提醒讀者格外注意 的知識點

每章結束總結或升 華本章內容

思維導圖總結本章

脈絡和核心內容

介紹數學工具、機

器學習之間的聯繫

每章配套微課視頻

二維碼

本書核心參考文獻和

推薦閱讀文獻

微課視頻

本書配套微課視頻均發布在B站—生姜DrGinger。

微課視頻是以“聊天 ”的方式，和大家探討某個數學話題的重點內容，講解代碼中可能遇到的難 點，甚至侃侃歷史、說說時事、聊聊生活。

本書配套微課視頻的目的是引導大家自主編程實踐、探究式學習，並不是“照本宣科”。

紙質圖書上已經寫得很清楚的內容，視頻課程隻會強調重點。需要說明的是，圖書內容不是視頻 的“逐字稿”。

App開發

本書配套多個用Streamlit開發的App ，用來展示數學動畫、數據分析、機器學習算法。

Streamlit是個開源的Python庫，能夠方便快捷地搭建、部署交互型網頁App 。Streamlit簡單易 用，很受歡迎。Streamlit兼容目前主流的Python數據分析庫，比如NumPy 、Pandas 、Scikit-Learn 、 PyTorch 、TensorFlow等。Streamlit還支持Plotly 、Bokeh 、Altair等交互可視化庫。

本書中很多App設計都采用Streamlit + Plotly方案。此外，本書專門配套教學視頻手把手和大家一 起做App。

大家可以參考如下頁面，更多了解Streamlit：

實踐平臺

本書作者編寫代碼時采用的IDE (Integrated Development Environment) 是Spyder ，目的是給大家提 供簡潔的Python代碼文件。

但是，建議大家采用JupyterLab或Jupyter Notebook作為“鳶尾花書 ”配套學習工具。

簡單來說，Jupyter集“瀏覽器 + 編程 + 文檔 + 繪圖 + 多媒體 + 發布 ”眾多功能於一身，非常適 合探究式學習。

運行Jupyter無須IDE ，隻需要瀏覽器。Jupyter容易分塊執行代碼。Jupyter支持inline打印結果，直 接將結果圖片打印在分塊代碼下方。Jupyter還支持很多其他語言，如R和Julia。

使用Markdown文檔編輯功能，可以在編程的同時寫筆記，不需要額外創建文檔。在Jupyter中插 入圖片和視頻鏈接都很方便，此外還可以插入LaTex公式。對於長文檔，可以用邊欄目錄查找特定 內容。

Jupyter發布功能很友好，方便打印成HTML 、PDF等格式文件。

Jupyter也並不完美， 目前尚待解決的問題有幾個：Jupyter中代碼調試不是特別方便。Jupyter沒 有variable explorer ，可以在線打印數據，也可以將數據寫到CSV或Excel文件中再打開。Matplotlib 圖像結果不具有交互性，如不能查看某個點的值或者旋轉3D圖形，此時可以考慮安裝 (Jupyter Matplotlib) 。注意，利用Altair或Plotly繪制的圖像支持交互功能。對於自定義函數， 目前沒有快捷鍵

VI

直接跳轉到其定義。但是，很多開發者針對這些問題正在開發或已經發布相應插件，請大家留意。

大家可以下載安裝Anaconda ，將JupyterLab 、Spyder 、PyCharm等常用工具，都集成在Anaconda

中。下載Anaconda的地址為：

JupyterLab探究式學習視頻：

代碼文件

“鳶尾花書 ”的Python代碼文件下載地址為：

同時也在如下GitHub地址備份更新：

Python代碼文件會不定期修改，請大家注意更新。圖書原始創作版本PDF(未經審校和修訂，內容

和紙質版略有差異，方便移動終端碎片化學習以及對照代碼)和紙質版本勘誤也會上傳到這個GitHub 賬戶。因此，建議大家注冊GitHub賬戶，給書稿文件夾標星 (Star) 或分支克隆 (Fork)。

考慮再三，作者還是決定不把代碼全文印在紙質書中，以便減少篇幅，節約用紙。

本書編程實踐例子中主要使用“鳶尾花數據集”， 數據來源是Scikit-Learn庫、Seaborn庫。要是 給“鳶尾花數學大繫 ”起個昵稱的話，作者樂見“鳶尾花書”。