翻譯：老齊
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在機器學習項目中，你肯定要在代碼中實作各種運算，其中必然要用到各種數學符号，是以，必須了解并熟知如何實作。
本文列出常用的數學符号及其Python實作方法，一旦用到，就可以直接拷貝。
索引
這個符号用于表示向量中第幾個值。
還可以拓展到2維向量，乃至更多元度。
求和
這個符号的意思是對某一範圍内的向量中的元素求和，上下标為範圍。它等同于Python中對向量的索引從0到N-1進行循環，注意，如何用前面的符号得到每個值得索引。
上面的代碼可以用内置函數簡化：
PI
這個符号的意思是将向量中指定範圍的元素求乘積(讀作：pi，即字母π的大寫形式)，Python中的實作方法就是循環得到元素，然後計算乘積。
管道符
管道符(鍵盤上的豎線)有多種不同的含義，要具體看它的應用方式。
絕對值
作為絕對值符号，傳回該數值的絕對值。
範數
範數，也稱為向量的模(長)，即向量的大小。Python中通過計算數組中每個值的平方和再開方得到。
Epsilon
這是一個希臘字母(讀如：
[ˈepsɪlɑːn]
)，它用于檢驗某個元素是不是集合的一員，在Python中，用下面的方式實作：
函數
這個符号表示函數中的X與Y的對應關系，Python中就是編寫一個函數，X為參數，輸出Y。
有時候你也會遇到下面的表述方式，用R替代X、Y：
R意味着輸入輸出都是實數，比如整數、浮點數、無理數、有理數等。Python中當然可以表示：
還有可能遇到下面的形式：
意味着實數組成的d次元向量(譯者注：實數域的d維子空間)。
假設d=2，Python中可以用Numpy提供的函數，例如下面代碼中的求和函數，傳回的是一個數值，它實作了 到 的映射
譯者注： 嚴格來講，本文上面的示例不很準确。
[[1], [2]]
，這樣的才是嚴格的2維。
張量
轉置
這個符号表示的是行列轉換，Python中用下面方法實作：
輸出結果顯示行列交換了位置。
乘法
張量間的乘法，在Python中用
np.multiply
實作：
輸出是：
點積
點積的結果是每個序列中對應數字積的和。
有帽子的符号
向量上有一個小帽子的符号，表示的是向量中的每個分量除以向量的長度。
如此所得向量的大小就是1，并且方向不變。
感歎号
用感歎号表示階乘，即從1開始，一直到該數字的所有整數的乘積，在Python中，這樣計算：
也可以用内置子產品中的函數實作：
輸出是：
原文連結：https://amitness.com/2019/08/math-for-programmers/
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