Python初心者の方に向けて、行列のトレース（対角和）の確認方法について、詳しく説明します。NumPyのnumpy.trace()の使用方法や行列積ABとBCの跡が等しいことの確認方法を学べます。

Python初心者の方に向けて、転置行列の確認方法について、詳しく説明します。NumPyのndarray.Tの使用例をはじめ、numpy.transpose()を使用した転置行列の出力方法を学べます。

Python初心者の方に向けて、行列の階数の確認方法をご説明します。NumPyのnumpy.linalg.matrix_rank()を使用した階数確認方法やランダムな行列の階数確認例をご紹介します。

Python初心者の方に向けて、線形写像について、詳しくご説明します。matplotlibを用いた、変換行列による直線の線形写像の可視化例をはじめ、任意の平面を線形変換した際の挙動もご紹介します。

Python初心者の方に向けて、回転行列の使用方法について、詳しく説明します。回転行列を用いた任意の角度でのベクトルの回転をはじめ、放物線グラフを含めた、matplotlibでの可視化方法も学べます。

Python初心者の方に向けて、拡大行列の使用方法について、詳しくご説明します。拡大行列を用いたベクトルの拡大・縮小例をはじめ、領域の拡大・縮小を含めた、matplotlibでの可視化方法も学べます。

Python初心者の方に向けて、鏡映変換方法について、ご説明します。matplotlibやnumpyを使用した、軸対称移動の関数の実装方法をはじめ、任意の直線に対する鏡映変換関数の実装方法も学べます。

Python初心者の方に向けて、単位行列や逆行列の作成方法をご説明します。numpy.identify()を使用した単位行列の作成方法をはじめ、inv()関数を使用した逆行列の作成方法を学べます。

Python初心者の方に向けて、行列式の計算方法について、ご説明します。SciPyのscipy.linalg.det()を使用した行列式の計算方法はじめ、線形従属となる行列の検証方法もご紹介します。

Python初心者の方に向けて、コーシー・シュワルツの不等式の確認方法について、説明します。NumPyとSciPyを使用したコーシー・シュワルツの不等式の検証をはじめ、三角不等式の検証もご紹介します。