引入一些书作为坐标是一种鲁莽的行为。
线性代数中最基本的组成部分是向量，因此我们首先在“向量究竟是什么”这一问题上达成共识。
一般来说有三种看待向量的观点：
物理学的角度，向量是一个箭头，决定向量的是向量的长度和方向，比力，只要以上两个条件具备，你可以将向量移动到任何地方。处在平面上的项目是二维的，而处在空间中的向量是三维的。
计算机专业的角度认为向量是一组有序的数字列表，比如房价分析，相似度分析等
数学专业角度认为向量是任何东西，只要保证向量相加及数字与向量的相乘有意义即可。
向量加法和向量乘法贯穿线性代数的始终
向量的加法，将各个向量依次首尾顺次相接，结果为第一个向量的起点指向最后一个向量的终点。
为什么向量的和不是下面这种状况呢：
几何意义：将向量看成一种运动，先按第一个向量运动，再按第二个向量运动，他们运动的总体效果应该符合向量的加法。
在数学里
向量的数乘几何意义：对向量的缩放，正数表示方向相同，负数表示反向
从数学角度向量的数乘，是指将向量的每个分量的标量与数相乘
实际上无论你以哪种观点看待向量都无所谓，线性代数的效用很少体现在其中一个上，而更多地体现在这些观点中相互转化。线性代数为数据分析提供了将大量数据列表概念化、可视化的渠道，它让数据样式变得非常明晰，并让你大致了解特定运算的意义，线性代数为计算机程序员提供了一套计算机能处理的数字老操纵空间