在 Linux 中，有多種方法可以實現矩陣可視化

1. 使用 Python 和 Matplotlib 庫：

首先，確保已經安裝了 Python 和 Matplotlib 庫。如果沒有安裝，可以使用以下命令安裝：

pip install matplotlib

接下來，創建一個名為 “matrix_visualization.py” 的 Python 文件，并添加以下代碼：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 創建一個 3x3 矩陣
matrix = np.array([[1, 2, 3],
                   [4, 5, 6],
                   [7, 8, 9]])

# 獲取矩陣的行數和列數
rows = matrix.shape[0]
cols = matrix.shape[1]

# 創建一個二維散點圖
plt.scatter(np.arange(cols), np.zeros(rows))

# 為每個矩陣元素繪制一個散點
for i in range(rows):
    for j in range(cols):
        plt.text(j, i, matrix[i, j], fontsize=12, ha='center', va='center')

# 設置坐標軸標簽和標題
plt.xlabel('Columns')
plt.ylabel('Rows')
plt.title('Matrix Visualization')

# 顯示圖形
plt.show()

保存文件后，使用以下命令運行 Python 腳本：

python matrix_visualization.py

這將顯示一個二維散點圖，其中每個點表示矩陣中的一個元素。

2. 使用 R 語言和 ggplot2 庫：

首先，確保已經安裝了 R 語言和 ggplot2 庫。如果沒有安裝，可以使用以下命令安裝：

install.packages("ggplot2")

接下來，創建一個名為 “matrix_visualization.R” 的 R 文件，并添加以下代碼：

library(ggplot2)

# 創建一個 3x3 矩陣
matrix <- matrix(c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9), nrow = 3, byrow = TRUE)

# 將矩陣轉換為數據框
matrix_df <- data.frame(row = rep(1:3, each = 3), col = rep(1:3, 3), value = as.vector(matrix))

# 繪制二維散點圖
ggplot(matrix_df, aes(x = col, y = row, size = value, color = value)) +
  geom_point() +
  scale_size(range = c(1, 10)) +
  theme_minimal() +
  labs(x = "Columns", y = "Rows", title = "Matrix Visualization")

保存文件后，使用以下命令運行 R 腳本：

source("matrix_visualization.R")

這將顯示一個二維散點圖，其中每個點表示矩陣中的一個元素，點的大小表示矩陣元素的值。