プログラマーのための線形代数 記事線形代数とは何か 線形代数はデータの数学 線形代数のはじまり 線形代数は何の役に立つのか 線形代数を学ぶべき人 NumPyの使い方 ベクトルと行列の作成 配列の結合 配列のインデックス 配列のスライス 配列のリシェイプ 配列のブロードキャスト 配列の軸（行と列）の設定 ベクトルの演算 ベクトルとは ベクトルの足し算 ベクトルの引き算 ベクトルの掛け算（アダマール積） ベクトルの割り算 ベクトルの掛け算（ドット積） ベクトルのスカラー倍 ベクトルのノルム 行列の演算 行列とは 行列の足し算 行列の引き算 行列の掛け算（アダマール積） 行列の割り算 行列の掛け算（ドット積） 行列とベクトルの積 行列のスカラー倍 行列の種類 正則行列 対称行列 三角行列 対角行列 単位行列 直交行列 行列の操作 転置 逆行列 行列のトレース 行列式 ランク 疎行列 行列の分解 LU分解 QR分解 コレスキー分解 固有値分解 特異値分解 統計学の基本 期待値と平均 分散と標準偏差 共分散と相関係数 分散共分散行列 主成分分析