从四个视角看矩阵

理解矩阵，4个视角

一个 m x n矩阵从4个视角理解，假设m=3，n=2

1个矩阵
元素个数：m x n = 6个元素
N列：2个列向量，每个向量3个元素（图中的a1，a2）
M行：3个行向量，每个向量2个元素（图中的a1*，a2*，a3*）

计算机语言表达矩阵

我们使用张量（Tensor）表达矩阵，使用pytorch框架

关于张量与pytorch读者可以到网上查阅资料

import pytorch

# 创建一个一维张量[1,2,3,4,5,6]
data = torch.arange(1,7)
'''
data
tensor([1, 2, 3, 4, 5, 6])
'''


# 先把一维张量转为2维张量（2行3列），这时候B是一个2x3的矩阵
B = data.reshape(2,3)
'''
B
tensor([[1, 2, 3],
        [4, 5, 6]])
'''

# 把B转置为3行2列矩阵
A = B.t()

'''
A
tensor([[1, 4],
        [2, 5],
        [3, 6]])
'''

参考

线性代数相关的文章，主要参考的内容为两部分：

Kenji Hiranabe针对Gilbert Strang教授《Linear Algebra for Everyone》的读书笔记：The Art of Linear Algebra https://anagileway.com/2021/08/28/the-art-of-linear-algebra/
Gilbert Strang教授的MIT线性代数公开课： https://ocw.mit.edu/courses/18-06-linear-algebra-spring-2010/