1，标量(scalar)
一个单独的数，可以是自然数、整数、实数
2，向量(vector)
有序列的一列数，一般指纵向量，可以看成是只有一列的矩阵。
3，矩阵(matrix)
可以认为是二维数组。常用操作：
- 转置：行变列，列变行。其实就是对角线镜像
- 矩阵运算：加减和数乘是和自然数一样的，对应位置加减数乘即可，但是需要注意的就是矩阵与矩阵的乘法。矩阵A*矩阵B： A的列数必须与B的行数相同。
- 点积
两个相同维数的矩阵x,y x的转置*y就是矩阵x与矩阵y的点积（x.y）
单位矩阵：主对角线都是1，其余都是0的方阵（行数和列数相等）。
线性表示、线性相关（不全为0的系数）相乘最终结果可以是0，那么就说这组向量是线性相关的，那么这组向量中的任意一个都可以由其他向量线性表示
空间变换：
特征向量：（要理解特征向量与特征值的实际意义，需要先理解空间变换）
4，张量(tensor)
超过二维的，都认为是张量