一般來說，方陣能描述任意線性變換。線性變換保留了直線和平行線，但原點沒有移動。線性變換保留直線的同時，其他的幾何性質(zhì)如長度、角度、面積和體積可能被變換改變了。從非技術(shù)意義上說，線性變換可能“拉伸”坐標(biāo)系，但不會“彎曲”或“卷折”坐標(biāo)系。
矩陣是怎樣變換向量的
向量在幾何上能被解釋成一系列與軸平行的位移，一般來說，任意向量v都能寫成“擴(kuò)展”形式：
另一種略有差別的形式為：
注意右邊的單位向量就是x，y，z軸，這里只是將概念數(shù)學(xué)化，向量的每個坐標(biāo)都表明了平行于相應(yīng)坐標(biāo)軸的有向位移。
讓我們將上面的向量和重寫一遍，這次分別將p、q、r定義為指向+x，+y和+z方向的單位向量，如下所示：
v = xp + yq + zr
現(xiàn)在，向量v就被表示成向量p，q，r的線性變換了，向量p，q，r稱作基向量。這里基向量是笛卡爾坐標(biāo)軸，但事實上，一個坐標(biāo)系能用任意3個基向量定義，當(dāng)然這三個基向量要線性無關(guān)（也就是不在同一平面上）。以p、q、r為行構(gòu)建一個3
x 3矩陣M，可得到如下矩陣：
用一個向量乘以該矩陣，得到：
如果把矩陣的行解釋為坐標(biāo)系的基向量，那么乘以該矩陣就相當(dāng)于執(zhí)行了一次坐標(biāo)轉(zhuǎn)換，如果aM=b，我們就可以說，M將a轉(zhuǎn)換到b。
從這點看，術(shù)語“轉(zhuǎn)換”和“乘法”是等價的。
坦率地說，矩陣并不神秘，它只是用一種緊湊的方式來表達(dá)坐標(biāo)轉(zhuǎn)換所需的數(shù)學(xué)運(yùn)算。進(jìn)一步，用線性代數(shù)操作矩陣，是一種進(jìn)行簡單轉(zhuǎn)換或?qū)С龈鼜?fù)雜轉(zhuǎn)換的簡便方法。
矩陣的形式：
基向量[1, 0, 0], [0, 1, 0], [0, 0, 1]乘以任意矩陣M：
用基向量[1, 0, 0]乘以M時，結(jié)果是M的第1行。其他兩行也有同樣的結(jié)果，這是一個關(guān)鍵的發(fā)現(xiàn)：矩陣的每一行都能解釋為轉(zhuǎn)換后的基向量。
這個強(qiáng)有力的概念有兩條重要性質(zhì)：
1、有了一種簡單的方法來形象化解釋矩陣所代表的變換。
2、有了反向建立矩陣的可能 ----
給出一個期望的變換（如旋轉(zhuǎn)、縮放等），能夠構(gòu)造一個矩陣代表此變換。我們所要做的一切就是計算基向量的變換，然后將變換后的基向量填入矩陣。
首先來看看2D例子，一個2 x 2矩陣：
這個矩陣代表的變換是什么？首先，從矩陣中抽出基向量p和q：
p = [2 1]
q = [-1 2]
圖7.1以“原”基向量（x軸，y軸）為參考，在笛卡爾平面中展示了這些向量。
、
如圖7.1所示，x基向量變換至上面的p向量，y基向量變換至q向量。所以2D中想象矩陣的方法就是想象由行向量構(gòu)成的“L”形狀。這個例子中，能夠很清楚的看到，M代表的部分變換是逆時針旋轉(zhuǎn)26度。
當(dāng)然，所有向量都被線性變換所影響，不只是基向量，從“L”形狀能夠得到變換最直觀的印象，把基向量構(gòu)成的整個2D平行四邊形畫完整有助于進(jìn)一步看到變換對其他向量的影響，如圖7.2所示：
平行四邊形稱作“偏轉(zhuǎn)盒”，在盒子中畫一個物體有助于理解，如圖 7.3
所示：
很明顯，矩陣M不僅旋轉(zhuǎn)坐標(biāo)系，還會拉伸它。
這種技術(shù)也能應(yīng)用到3D轉(zhuǎn)換中。2D中有兩個基向量，構(gòu)成"L"型；3D中有三個基向量，它們形成一個”三腳架“。首先，讓我們展示出一個轉(zhuǎn)換前的物品。圖7.4展示了一個茶壺，一個立方體。基向量在”單位“向量處。
（為了不使圖形混亂，沒有標(biāo)出z軸基向量[0, 0, 1]，它被茶壺和立方體擋住了。）
現(xiàn)在，考慮以下3D變換矩陣：
從矩陣的行中抽出基向量，能想象出該矩陣所代表的變換。變換后的基向量、立方體、茶壺如圖7.5所示：
這個變換包含z軸順時針旋轉(zhuǎn)45度和不規(guī)則縮放，使得茶壺比以前”高“。注意，變換并沒有影響到z軸，因為矩陣的第三行是[0,
0 , 1]。