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开始用 Python 时，还没有NumPy或SymPy，过去在 MatLab 做研究，在 Delphi 快速原型开发，甚至在 Prolog 做符号计算，Python 曾像更好的 Perl，不受研究人员欢迎但写起来有趣。作者用 Python 为论文做实验并引入线性代数，逐渐深入后开始研究语言而非原主题，认为 Python 学习曲线平缓易满足于基本知识而错过精彩部分。

文章通过线性代数领域展示 Python 核心的强大：

• 列表推导式：是 Python 单行代码的主要形式，可描述列表转换，如乘向量、字典和元组推导等，Haskell、C#等也有类似语法。
• 列表拉链：可将多个可迭代对象组合成列表的元组，能轻松实现向量加法等操作。
• 求和函数：可简单求和，对于浮点数可使用math.fsum获得更精确结果。
• 条件表达式：类似三元运算符，用于根据条件创建表达式，可用于创建单位矩阵等，但因是表达式不易添加副作用，可通过元组技巧实现。
• 传递容器内容作为参数：可通过特殊语法将列表的列表作为函数参数，实现矩阵转置等操作。
• 矩阵乘法：将矩阵作为列表的列表，可通过列表推导式和点积实现矩阵与向量乘法，在投影几何中很重要。
• 平面投影上的点：在计算几何中，可通过简单公式将任意点投影到平面上。
• 列表乘法在参数中：利用列表乘法可复制列表等，用于求两点间欧氏距离等操作。
• 旋转和线性求解器：可通过一行代码实现线性求解器，但实际应使用更好的库，求解过程通过在投影队列中旋转超平面实现。
• 矩阵求逆：虽不是最好的求逆方法，但可通过将单位矩阵除以输入矩阵逐列求解线性方程实现。

总结：仅 10 行 Python 代码就实现了向量加法等多种操作，Python 不仅因包而强大，更是因为用 Python 编写各种代码都很有趣。