书籍介绍
鸢尾花书有三大板块——编程、数学、实践。数据科学、机器学习的各种算法离不开数学，本册《矩阵力量》是“数学”板块的第 2 本，主要介绍常用线性代数工具。任何数学工具想要从一元推广到多元，比如多元微积分、多元统计，都绕不开线性代数。
《矩阵力量》共 25 章内容，可以归纳为 7 大板块：向量、矩阵、向量空间、矩阵分解、微积分、空间几何、数据。《矩阵力量》在讲解线性代数工具时，会穿插介绍其在数据科学和机器学习领域的应用场景，让大家学以致用。《矩阵力量》读者群包括所有在工作中应用数学的朋友，尤其适用于初级程序员进阶，大学本科数学开窍，高级数据分析师，人工智能开发者。
用户评论
目前我还在学习上一本《数学要素》，还没有获取学习《矩阵力量》的入场券。但是纸质版书已经拿到了，也相信这本书一定和《数学要素》一样优秀，希望自己可以早一点开始这本书。
我记得大一的时候，学习线性代数的时候，常常被矩阵的各种变化折磨地非常痛苦…即使学完了线代，也像考完试一样就丢弃了。现在回过头来，发现矩阵力量这个宝藏，才发现原来有如此生动、直观、可视化的解释。我很喜欢3b1b视频里对于矩阵变化的可视化理解，在矩阵力量里面则更是从代码的方式给予一个更加直观可互动的体会！
并且矩阵力量以向量开篇，通过几何的表达来给我们最直观的理解，这和我大学从行列式开始学习的起点就不一样。
突然感觉线代并不是如此的恐怖和枯燥了。我想这也是这本书的意义！
还在读，我想读完一定收获满满，或许就像glibert strang教授一样，成为线代的一个启蒙碑
优秀！把抽象线性代数可视化！ 读了这本书以后才理解Gilbert Strang那本书的封面。G的书图片太少，而且在奇异值那里感觉戛然而止，云里雾里。而这本书，有大量的图片辅助。图片是直觉和理解产生的地方。只有足够的直觉和理解才能够运用的得心应手。 但是，还是得说，我是先看了G的书，后来再找到这本看到。
可视化非常出色
看晕了
亮点在于可视化的框架，但是缺乏作者自己独特的思考，属于中规中矩的工具书；
1、作者过度依赖于可视化了，有些内容不是画个图就可以解释清楚的，深度的内容比较缺乏；
2、整本书无法自成体系，未能在某些地方点到为止；
3、还有代码问题，画图的代码其实可以放到github上，但是公式方面的代码最好保留，更容易方便理解；
总结一下，这本书作者其实另辟蹊径，以可视化维度解读数据，是个很不错的点，但是内容太高中生了，如果作者对于这本书的定位是高中生的话，只能说很失望;
决定这套系列的精髓其实是数学三件套和机器学习，如果机器学习这本写好的话，整套系列就很完美，不然就是泛泛之作，但是期待作者后面的续作，希望机器学习不要和业界的书一样，照搬公式了，😀
国产线性代数良心书啊😭
本书亮点在于通过几何角度理解线性代数，书中附有大量的插图，能够帮助你更好的理解复杂的概念！