矩阵：
小弟弟认为矩阵就是有行有列的二维数组，就叫矩阵。
例：
类似图中的数据，A,B,C,D，1,2,3,4可以理解为这个矩阵的索引，矩阵也像excel表中的数据，总之矩阵对数组运算，数据清洗，分析都有着非常重要的作用。就像是盖楼房时候的砖。
矩阵的组成：
矩阵通常是一个二维的数组，矩阵也可以是一个一维数组或多维数组，刚学的时候如果感觉弄不清维这东西就这么记：一维是线，想象一个点只能沿着一个方向运动（就像走钢丝，只能在这根线上走）；二维是面，想象一个点可以在一个平面上随意运动了（就像你画画的时候，无论咋画你只能在这张纸上画）；三维是立体，就像是咱们生活的空间，就是一个三维空间，能蹦能跳，想去哪里就去哪里。
矩阵维度的记法：
图中是一个3行2列的矩阵，很多刚接触的时候总是容易会搞混行与列，小弟弟是这么记得分享一下，在大多数情况下，描述一个矩阵或者坐标通常都是先描述行后描述列，行就相当于坐标轴内个X轴，Y就相当于坐标轴的Y轴：
字实在太丑了，我也有点受不了，可能以前开挖机的时候留下后遗症了O(∩_∩)O。
几种特殊的矩阵：
图中所示：第一个是上三角矩阵，以a11至ann为对角线，上面有数据，下面全是0的矩阵就叫上三角矩阵；第二个正好相反就叫下三角矩阵。
对角矩阵跟单位矩阵类似，只不过，两个矩阵的对角线方向的数据不一样。
矩阵的加减乘除：
矩阵的加减法：
在矩阵与矩阵进行加减法的时候，很容易理解，有一个前提条件，就是第一个矩阵与第二个矩阵的元素要对齐，也就是要有相同的行数和列数，才能进行加减法的运算。进行运算的时候，就是把两个矩阵相对应的元素相加，或者相减最后得出一个同样行数列数的矩阵为结果。
矩阵的乘除法：
1、矩阵的数乘：
数乘就是把矩阵的每一个元素都进行一一相乘，最终得出一个结果，如图上所示，就是把a矩阵每一个元素都乘以5，就得出了5a矩阵。
2、矩阵与一维矩阵的乘法：
矩阵与矩阵相乘的时候，要注意，有个前提条件，就是第一个矩阵的列数要与第二个矩阵的行数相等才可以进行乘法运算。（前烈后行）
图上所示，A矩阵形容的是一个二维数组，行是两个商场名称，列是电视机的牌子，B矩阵是电视机品牌对应的售价，想求出两个商场的总销售额进行比较，就满足第一行的列数，等于第二行的行数。然后进行运算的时候，矩阵A每行对应矩阵B每列的元素进行对应来相乘，最后得出结果。。这种方式也叫点积。
3、矩阵与矩阵相乘：
两个多维矩阵相乘的时候也要满足第一个矩阵的列数与第二个矩阵的行数相等的条件，A矩阵和B矩阵相乘的时候，同样也是先用A矩阵的行上的每一个元素，分别乘以B矩阵中列对应的元素，然后点积相加，最终会得出一个与第一个矩阵行数相等，与第二个矩阵列数相等的新矩阵。。在这里特别注意，矩阵相乘不可以任意调换位置，如果调换了位置，两个矩阵相乘的索引也会变化，因此得出的结果会截然不同。
矩阵的转置：
矩阵的转置很好理解了，小弟弟理解为，以左上角的元素为一个固定点，然后让数据翻了个身，之前的列元素就标称的行上的元素，行上的元素变成了列元素，然而图中A右上角的内个T就是转置的一个标志。逆矩阵就是把数据又翻身翻了回来。
矩阵介绍完啦，希望大家可以多多指点，以后如果小弟弟会在补充新的内容。