從方程組開始
線性方程**像：方程的解就是所有函式的交點(matplotlib繪製,**如下)
import numpy
from matplotlib import pyplot as plt
public_x = numpy.arange(-10,10,1)
public_y = numpy.arange(-20,20,1)
y = 2*public_x
n = (3+public_x)/2
plt.title("row picture show")
plt.xlabel("x")
plt.ylabel("y")
x_zhou = public_x-public_x
plt.plot(public_x,x_zhou,color="black",linewidth=2) #x軸
plt.plot([0 for i in range(public_y.size)],public_y,color="black",linewidth=2) #y軸
plt.plot(public_x,y) #2x-y = 0
plt.annotate("2x-y=0",xy=(-5,-10),xytext=(-7.5,-16))
plt.plot(public_x,n) #-x+2y = 3
plt.annotate("-x+2y=3",xy=(-9,-2),xytext=(-9,-3))
plt.plot([1],[2],'ro',color="red") #交點（1，2）
plt.annotate("x=1,y=2",xy=(1,2),xytext=(0.25,5),arrowprops=dict(facecolor="green",shrink=0.05))
plt.show()
總結:從列的角度看,就是 兩個向量 以什麼樣的方式組合相加 得到目標向量
影象**:
from matplotlib import pyplot
import numpy
if __name__ == "__main__":
vector_1 = numpy.array([[0,0],[2,-1]])
vector_2 = numpy.array([[0,0],[-1,2]])
print(vector_1[:,:1])
print(vector_2[:,0])
pyplot.xlim(-8,8)
pyplot.ylim(-8, 8)
x_y_zhou = numpy.arange(-8,8)
pyplot.plot(x_y_zhou,[0 for i in range(x_y_zhou.size)],linewidth=2,color="black")#x軸
pyplot.plot([0 for i in range(x_y_zhou.size)],x_y_zhou, linewidth=2, color="black")#y軸
pyplot.plot([i for i in vector_1[:, 0]], [i for i in vector_1[:, 1]],linewidth=2,color="blue")#向量(2,-1)
pyplot.plot([i for i in vector_2[:,0]],[i for i in vector_2[:, 1]],linewidth=2,color="red")#向量(-1，2)
pyplot.plot([i for i in 2*vector_2[:, 0]], [i for i in 2*vector_2[:, 1]], linewidth=1, color="green")#2倍向量(-1,2)
pyplot.plot([i for i in 2*vector_2[:, 0]], [4 for i in range(len(vector_2[:,1]))], linewidth=2, color="gray",linestyle="--")#輔助線
#設向量（1，-2）與y軸下方夾角為a tan(a)=2/(-1)=-2
#從（-2.4）點做向量（1，-2）平行線,與y軸上方相交 夾角也為a 對角相等,水平線法則,tana=-2 對邊為2 得臨邊為1,故 與y軸交點為(0,4-1)
pyplot.plot([0,-2],[3,4],color="blue")
pyplot.plot([0,0],[0,3],color="orange",linewidth=2)
pyplot.plot([0],[3],'ro')
pyplot.show()
看待矩陣的兩種重要視角:
1，以每行一組看待, 視為 線性方程求解 幾何圖形的交點
2，以每列一組看待, 視為 n維多個向量 如何組合出 目標向量
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