学习矩阵的原因可以归纳为以下几点：

数据表示：

矩阵可以用来表示数据，例如平面上的点或线性方程组的解。

仿射变换：

矩阵在解析几何中用于描述仿射变换，如旋转、缩放和平移等。

效率提升：

在处理大量数据和复杂计算时，矩阵运算可以显著提高效率，例如在监督式学习中用于提高运算效率。

科学研究和应用：

矩阵分析在信号处理、通信、模式识别等领域中扮演着重要角色，很多新的理论、方法和技术都建立在矩阵理论的基础上。

编程中的应用：

矩阵在编程中广泛应用于各种领域，包括图像处理、数据分析、机器学习等。矩阵是一种优秀的数据存储结构，可以快速且有效地存储和处理大量数据。

优化算法：

矩阵是优化算法、降维、回归分析和机器学习模型背后的“发动机”。

数学领域：

矩阵在数学领域有广泛应用，如解决线性方程组、矩阵分解方法简化计算等。

描述运动变化：

矩阵可以用来描述运动变化，如平移、旋转等，这在物理科学和工程领域中非常重要。

综上所述，学习矩阵不仅可以让你在数学和工程领域中获得更深入的理解，还能提高你在数据科学和机器学习等现代技术中的竞争力。无论是从理论角度还是实际应用角度，矩阵都是一个不可或缺的工具。