图书全称
《数学要素：全彩图解 + 微课 + Python 编程》（鸢尾花数学大系）
出版信息
- 作者：姜伟生
- 出版社：清华大学出版社
- 出版年：2023-5
- 定价：238.00元
- 装帧：平装
- 丛书：鸢尾花数学大系
- ISBN：9787302628507
- 语言：中文
图书简介
《数学要素：全彩图解 + 微课 + Python 编程》是“鸢尾花数学大系”中的核心之作，由姜伟生博士倾力打造，旨在将数学从枯燥的考试工具转变为面向未来的实用技能，助力读者掌握“数学 + 编程 + 机器学习”的王牌组合。本书打破传统数学教材的板块界限，从基础的加减乘除起步，逐步涵盖算术、代数、线性代数、几何、解析几何、概率统计、微积分与优化方法，内容层层递进，最终连接到数据科学与机器学习的实际应用。全书共21章，第1-2章从数字分类到向量矩阵运算奠定基础，如矩阵加减与乘法的多种视角；第3章梳理几何知识，如点线面与空间关系；第4章深入代数运算与方程求解；第5-6章引入坐标系，讲解直角坐标与极坐标的应用；第7-9章聚焦解析几何，涵盖曲线方程与几何变换；第10-14章围绕函数展开，从基本性质到复合函数与反函数；第15-19章系统讲解微积分与优化，包括极限、导数、积分及梯度下降等实用方法；第20-21章入门概率统计，涉及分布、期望与假设检验；最后四章回归线性代数，探讨行列式、特征值与矩阵分解的进阶内容。
本书创新性地融入“全彩图解 + 微课 + Python 编程”模式，每章配以2000多幅矢量图直观阐释概念，辅以约1000个开源代码文件展示数学在编程中的实现，如用Python计算矩阵逆或绘制函数图像。同时，穿插微课资源（可通过配套链接获取），以动态形式讲解难点。此外，本书紧扣数据科学与机器学习应用，例如矩阵运算如何支持神经网络、概率统计如何用于模型评估，让读者学以致用。虽号称“从加减乘除到机器学习”，但建议读者具备高中数学基础，若熟悉大学微积分、线性代数与概率统计，则更易上手。作者克服传统教材晦涩枯燥的弊端，以趣味性与实用性激发学习兴趣，旨在让读者看得懂、有思考、更自信，真正爱上数学并应用于未来。
作者简介
姜伟生
博士，金融风险管理师（FRM），小镇出身的勤奋学者，专注于知识可视化与开源教育。自2022年8月起在GitHub开源“鸢尾花书”资源，至2023年4月已分享2000多页PDF、2000多幅矢量图及约1000个代码文件，惠及全球万千读者。
图书书评
《数学要素》以“数学与编程的完美融合”和“未来技能的实用宝典”为亮点，图文并茂、深入浅出，被誉为“数据时代数学启蒙的扛鼎之作”。
从基础运算到机器学习应用，本书以全彩图解与Python代码赋予数学新生命。评论家称其“既是学习工具，也是思维启迪”。
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