Linear Algebra with Python av Makoto Tsukada, Yuji Kobayashi, Hiroshi Kaneko, Sin-Ei Takahasi, Kiyoshi Shirayanagi, Masato Noguchi

Denne læreboken er skreddersydd for de som ønsker å lære lineær algebra fra grunnen av. Den starter med en kort matematisk introduksjon, før den presenterer et standard pensum i lineær algebra basert på abstrakte linært rom. Boken dekker viktige emner som lineære avbildninger og deres matrise-representasjoner, basis og dimensjon, matriseinvarianter, indre produkt og normer, egenverdier og egenvektorer, samt Jordan normalformer. Hver setning, formel og algoritme blir grundig og selvstendig bevist og beskrevet, noe som gir en dyp forståelse av teoriene. En enhetlig oversikt over lineære strukturer presenteres gjennom en utvikling av lineær algebra fra perspektivet til funksjonsanalyse. Videre tar boken for seg avanserte emner som funksjonsrom, Fourier-analyse, Perron–Frobenius teoremet, lineære differenslikninger, tilstands-overgangsmatriser, generaliserte invers matriser, singularverdi-dekomponering, tensorprodukter og lineære regresjonsmodeller. Disse temaene danner en bro til mer spesialiserte teorier innen feltet.