在了解了线性代数在机器学习 (machine learning)中的作用并熟悉了 NumPy 库之后，我们现在将注意力转向向量 (vector)。向量是表示数据点或特征的基本对象。

本章介绍向量的几何和代数定义。我们将讲解向量的标准数学表示法，并演示如何在 Python 中使用 NumPy 数组来表示它们。您将学习执行基本的向量运算，包括：

• 加法和减法
• 标量乘法
• 使用范数（如 $L_1$ 范数和 $L_2$ 范数）计算向量的长度
• 计算两个向量的点积

使用 NumPy 的实际示例将与数学定义一同呈现，确保您能直接在代码中应用这些知识。到本章结束时，您将能够轻松定义向量并使用主要运算来操作它们。