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《Python 线性代数：理论与应用》是一本面向本科阶段的数学与技术类教材，隶属于 Springer 大学数学与技术本科教材系列，聚焦线性代数的基础理论与实际应用，以 Python 编程语言为核心工具，搭建起理论学习与实践应用之间的桥梁。
全书以线性代数的核心知识体系为脉络，从最基础的数学预备知识切入，逐步深入线性空间、线性映射、基与维数、矩阵运算、初等变换与矩阵不变量、内积与傅里叶展开、特征值与特征向量等核心主题，最后延伸至动力系统、奇异值分解、主成分分析等高级应用内容。不同于传统线性代数教材偏重理论推导的特点，本书将抽象的数学概念与 Python 编程实践深度融合，通过代码实现让抽象理论变得直观可感。
在理论部分，书中既严谨阐述了向量、矩阵、线性变换等基础概念的数学定义与公理体系，也详细推导了行列式、逆矩阵、特征值分解等核心运算的逻辑原理，同时注重揭示线性代数与其他学科的关联 —— 例如物理学中的微分方程求解、工程学中的信号处理与控制理论、人工智能与大数据领域的数据分析等，让读者理解线性代数的核心价值。
实践应用层面，本书充分发挥 Python 的优势，介绍了 NumPy、SymPy、Matplotlib 等主流库在数值计算、符号运算、图形可视化中的应用。读者可以通过代码实现矩阵运算、线性方程组求解、傅里叶分析、数据降维等操作，甚至能处理图像、声音等实际数据，将线性代数知识应用于图像处理、语音处理、机器学习预处理等具体场景。书中提供了大量可直接运行的代码示例，从基础的语法演示到复杂的应用开发，覆盖不同难度层级，既适合课堂教学使用，也便于读者自主练习。
教材结构设计灵活，各章节既相互关联又相对独立。读者可根据自身基础调整学习顺序，例如可先跳过较难的行列式与逆矩阵计算，先学习应用章节感受线性代数的实际价值，再回头巩固理论。附录部分还提供了 Python 环境搭建指南，帮助零基础读者快速入门。
本书的核心特色在于 “理论与实践并重”，既避免了纯理论教材的枯燥晦涩，也弥补了纯编程教材缺乏数学深度的不足。通过学习本书，读者不仅能扎实掌握线性代数的核心知识，还能提升 Python 编程技能与数据分析能力，为后续学习人工智能、机器学习、工程计算等领域奠定坚实基础，适合理工科专业本科生作为必修课教材，也可作为相关领域从业者的参考用书。Linear Algebra with Python